Gender inequalities in Transylvania's largest peri-urban forest usage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban green spaces (public gardens, parks, urban and peri-urban forests) offer multiple-use opportunities and spaces for recreational activities and played a key role in supporting mental and physical health of dwellers during covid-19 pandemic, being ones of few places where outdoor and social activities where allowed. This study was conducted in Brașov city (also known as Kronstadt, by its German name), the second largest metropolitan area of Romania and surrounded by a significant area of peri-urban forests in Transylvania. Brașov city own just 5.62 sqm of urban green space/inhabitant, one of the lowest in the country, so the presence of a large peri-urban forest area become very valuable for locals and tourists visiting the area. Due to its importance and because understanding visitors' expectations and perceptions is a key element to support decision-makers and ensure proper management of these forests, the Brașov's forests administrator (Kronstadt Local Public Forest District – RPLPK) decided to investigate how dwellers generally interact with the peri-urban forests and to identify opportunities for improving the capacity of forests in providing social and recreational services. Data were collected through the administration of CAWI (computer assisted web interview) to 314 respondents at beginning of 2021, at exactly one year distance after the pandemic lockdown was imposed all around the country. Analyzing the participants responses, a surprising fact become evident: the use of peri-urban forest is not gender equal, women being less able than men to access these green natural spaces and, therefore, to uptake the benefits provided by the peri-urban forests.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 découle