Connecting to nature through community engaged scholarship: Community gardens as sites for collaborative relationships, psychological, and physiological wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Community gardens are recognized as being associated with a range of benefits for participants that include enhanced outcomes in physical and affective domains and community building. The purpose of this study was to research the impact of the New South Wales Royal Botanic Gardens (RBG) Community Greening (CG) program and to inform the ongoing development of this community outreach program. The organic community partnerships inherent in the design and the relationships between the Community Greening program participants and researchers is examined through the lens of Community Engaged Scholarship (CES). Over a seven-month period, the CG team implemented a community garden development program in six sites. Mixed-method research on the impact of the program found that the community gardening participants experienced positive changes in physical activity, psychological wellbeing and motivation for social engagement, and these outcomes were facilitated as a result of their relationships with members of the CG team. This paper examines how such programs, when explicitly framed as CES, could assist in consolidating nature-based community health and wellbeing programs and further legitimize community partnerships in development of community garden and green spaces as academically sound investigation and socio-economically justified activity. Expansion of this nature-based collaboration model may also enhance community engagement in green exercise, psychological wellbeing and community cohesion, and in turn support advocacy for greener environments locally, regionally and nationally.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».