A Private Tree By-Law’s Contribution to Maintaining a Diverse Urban Forest: Exploring Homeowners’ Replanting Compliance and the Role of Construction Activities in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Many municipalities are working to protect and grow their urban forest, including adopting private tree regulations. Such regulations typically require property-owners to apply for a permit to remove trees and, if the permit is granted, plant replacement trees. Even with such regulations, many private trees are removed each year, particularly on residential property. Property-level construction activity, including expanding building footprints, replacing an older home with a new one, and increasing hardscaping, is emerging as a key driver of residential tree loss. This study addresses whether homeowners who receive a permit to remove one or more trees comply with the requirement to plant replacement trees to better understand the effect of private tree regulation. We explore this question through a written survey of homeowners who received a tree removal permit and site visits in Toronto (Ontario, Canada). While 70% of all survey participants planted the required replacement trees 2 to 3 years after receiving the permit, only 54% of homeowners whose permit was associated with construction planted. Additionally, most replacement trees were in good health but were dominated by a few genera. We also found significant differences in replacement planting and tree survival across the city’s 4 management districts. This study highlights that if resources supporting private tree regulations are limited, tree permits associated with construction should be prioritized for follow-up. Additionally, guidance about diverse species to plant should be communicated to ensure that private tree regulations are supporting the long-term protection of the urban forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».