Enhancing urban nature and place-making in social housing through community gardening
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing body of literature examining the multifaceted benefits of community gardens for environmental and social wellbeing. While there are studies examining the increase of grassroots urban gardening initiatives in low income and vulnerable communities, there remains a need for research that explores the lived experiences of individuals in social housing communities with urban nature and community gardens. Individuals living in urban social housing may experience inequalities in access to green infrastructure both within their housing estates as well as the surrounding community. For the past two decades, the Community Greening program at the Royal Botanic Garden Sydney, Australia, has implemented outreach initiatives to support the development and maintenance of community gardens in social housing communities in New South Wales. This article presents the findings from a study conducted with participants at six new community gardens built in social housing communities, focusing specifically on focus group interviews with residents and staff questionnaires to examine the perceived impact of the Community Greening program. The participants’ narratives highlight program outcomes across the key themes of community gardens as sites for knowledge generation and connection to nature, sense of community, and improving residents' sense of pride and public perceptions of public housing. The findings suggest that community gardens enhance green infrastructure in social housing estates and their broader urban locales by improving access to green space and promoting place-making in social housing contexts. We conclude with a discussion of the recommendations and lessons learned that may help to inform future policies and practices when setting priorities that promote social and environmental sustainability in social housing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».