Cultural Greenspaces: Synthesizing Knowledge and Experience in Nova Scotia’s African-Canadian Communities through Participatory Research and SoftGIS
Notice bibliographique
Résumé
Greenspaces are integral components of communities and provide numerous benefits. However, human development threatens these spaces, particularly in communities of color where histories of racial injustice persist and environmental vulnerabilities remain. A step towards preventing the loss of important cultural greenspaces is documenting knowledge and experience. This research employed community-based participatory techniques to study the relationship between the landscape and African-Canadian communities around Preston, Nova Scotia, the oldest and largest in Canada. Community-directed meetings created collaborative-based knowledge about perceptions surrounding land use change while identifying valued greenspaces. This paper studies the relationships between the community’s greenspaces and the benefits to psychological, social, and physical aspects of human wellbeing. This relationship is operationalized through the use of a public participation geographic information system (PPGIS), SoftGIS, which activates the greenspace–human wellbeing relationship through interaction and its map-based survey data collection. Results indicate residents predominately visited greenspaces near a church or community center for social wellbeing benefits to interact with neighbors and friends, to cookout, or to bring children outside. This research contributes to a greater understanding of the Preston area’s greenspace identification and qualification, resident behavior, and cultural perspectives to inform strategies and goals for engaging government agencies surrounding policy and land use planning. This research illustrates frameworks for improving building capacity and promoting racial equity within the urbanization process in other communities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».