Street trees and mental health: developing systems thinking-informed hypotheses using causal loop diagraming
Notice bibliographique
Résumé
We considered the relationship between street trees and mental health with the aim of developing systems thinking-informed hypotheses to improve the implementation and evaluation of this popular nature-based solution (NBS). We integrated qualitative and quantitative evidence using causal loop diagraming (CLD), and then further analyzed and extended these diagrams with the aid of systems archetypes to identify key system structures. From these CLDs, we identified three systems thinking-informed hypotheses: 1) although there are many ways in which street trees may improve mental health, tree health is critical in realizing many of these benefits and minimizing dis-benefits; 2) communities which have benefited from street trees in the past are more likely to be able to advocate for additional trees, further entrenching historical inequities in street tree distribution; and 3) efforts to address these inequities through new tree planting initiatives may ultimately fail or even exacerbate existing challenges if they do not include sustained resources for tree maintenance, with direct and indirect impacts on inequities in mental health. Using a systems thinking lens was a useful way to deeply consider a purported but under-theorized co-benefit of a popular nature-based solution and identify policy-relevant hypotheses to guide future research.
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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 | 0,028 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».