Public Perceptions of Urban Green Spaces: Convergences and Divergences
Notice bibliographique
Résumé
In the context of rapid climate change, it is important to understand public perceptions of urban green spaces (UGSs), because green spaces have enormous potential as instruments for climate change adaptation and mitigation, and because the development of such spaces both requires and benefits from public support. This article attempts, through an extensive literature review, to understand convergences and divergences in perceptions of urban green spaces (UGSs) of city dwellers around the world and to identify gaps in the existing research. Additionally, the article explores research into the benefits associated with urban green spaces, including health (e.g., physical and mental), social (e.g., social networks and social relationships), economic (e.g., employment and income generation), and environmental (e.g., ecosystem services and biodiversity). This article further seeks to identify the extent to which urban residents have been found to perceive the roles UGSs can play in climate change adaptation and mitigation, and cultural exchange. Based on studies conducted in different countries over the past decade, this paper integrates environmental, social, cultural, and economic aspects of urban greening to provide insight into the similarities and differences in perceptions of urban green spaces and suggest approaches to building climate change resilient urban communities. This paper finds justification for: encouraging the use of integrated, multidisciplinary approaches, using innovative tools, for both the study and practical development of UGSs; conducting a greater number of studies of newer urban areas in developing countries; and considering the diverse disadvantages as well as the advantages of UGSs in order to support the continued development and expansion of this critical climate-friendly infrastructure. The more that residents' perceptions of and attitudes toward UGSs are incorporated into the design of such spaces, the more successful they will be at providing the myriad benefits they have the potential to offer.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».