Cultivating our urban forest future: a value-chain perspective
Notice bibliographique
Résumé
For cities to grow their urban forest canopy the formula appears rather straightforward: the right trees, plus the right conditions, plus the right care equals success. These simplified “tree chain of custody” steps, however, represent activities within a complex value-chain in Canada. Given that there is heightened demand for urban tree planting as natural climate solutions become the norm, how can we prepare the value-chain to meet these demands? To answer this question, we outline the pathways by which trees presently go from nurseries into urban and peri-urban areas. Delineating the actors, roles, and present barriers to success exposes the complexity of the process and relationships in the value-chain, as there are distinct phases with multiple actor groups involved who influence, and are influenced, by one another. We explore the issues that pose prominent challenges to, as well as opportunities for, the value-chain. Emergent themes include communication, forecasting demand and timing, underpricing and undervaluing tree establishment, lack of awareness on the importance of soils, juvenile tree health, species selection, and gaps in evidence-based decision support tools. The touchstones of science and innovation, collaboration, and knowledge mobilization are pertinent for the value-chain in Canada to draw upon to navigate the future.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,031 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».