The role of urban and rural greenspaces in shaping immigrant wellbeing and settlement in place
Notice bibliographique
Résumé
Greenspaces promote mental and physical health, yet racialized immigrants are known to experience inequitable greenspace access. There is growing interest in the ability of greenspace to support immigrant settlement and wellbeing. This paper responds to the need for greater attention to equity and inclusion within greenspace and wellbeing studies by examining the unique experiences facing immigrant populations. Given increasing immigrant settlement into rural and suburban places globally we also address the lack of knowledge on urban and rural greenspace differences, despite known distinctions in place-based attributes (e.g., density, accessibility, level of diversity/xenophobia). We explore urban and rural greenspace experiences in one of the top immigrant-receiving countries in the world through focus group and interview data from immigrants living in a dense, highly diverse Canadian urban neighbourhood, in addition to an outlying rural community. These insights are complemented by perspectives from planners, decision-makers and designers with influence over greenspace development/management. Our findings contribute towards the development of more equitable and inclusive greenspace by addressing the dearth of knowledge on related experiences and impacts facing immigrant populations specifically. We illuminate challenges and/or assets involved in supporting immigrant wellbeing and settlement in greenspaces including factors unique to and/or exacerbated by urban or rural contexts. Place-based attributes (e.g., distance, connectivity, space, density, demographics, level of familiarity with diversity, presence of culturally inclusive infrastructure, environmental quality, etc.) must be better understood and managed through planning, design and decision-making to support wellbeing given their influence upon physical activity, social interactions, feelings of safety and belonging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».