Resident Attitudes and Actions Toward Native Tree Species: A Case Study of Residents in Four Southern Ontario Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban forests are increasingly acknowledged as important areas for producing ecosystem services and maintaining ecosystem processes. In response, municipalities throughout North America have been adopting long-term plans to support strategic management of the urban forest. These plans have the potential to shape the urban forest for decades to come. Most management plans emphasize the planting of native trees, to improve ecological integrity and ecosystem services, and acknowledge the need for resident stewardship to help meet urban forestry goals. Residents’ support and action is crucial, since the majority of urban trees are located on residential property, yet it is unclear what residents’ attitudes and actions are regarding native trees. Using a case study of four municipalities in southern Ontario, Canada (two that have management plans that call for more native species plantings and two that do not), researchers administered a survey that explored residents’ attitudes and actions toward native tree species, focusing on the relationship between municipal emphasis on native species planting, household socio-demographics, and residents’ attitudes and actions toward native species. The results indicate that residents’ generally have positive attitudes toward native trees, although fewer are interested in planting native species if they create a hazard or increase costs. Moreover, these generally positive attitudes do not translate into emphasizing native species when actually selecting tree species to plant. This paper adds to existing research surrounding the need for further outreach and environmental education and greater availability of native plants in local nurseries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».