Community gardens and urban agriculture: Healthy environment/healthy citizens
Notice bibliographique
Résumé
Studies are showing that urban community gardening can improve people's psychological and physiological health in myriad ways. Community gardens increase social capital, provide opportunities for altruism, and create accessible and sustainable food sources in urban environments. The purpose of this study was to explore the mental, social, and physical health benefits of participation in an urban community garden in Edmonton, Canada. A focused ethnography was conducted with surveys and semi-structured interviews. Surveys were sent to volunteers and customers of the Green and Gold Garden (GGG). This was followed by focus group interviews with eight volunteers and four customers. The interview format comprised open-ended questions that encouraged participants to share their perceptions of the health and well-being benefits from being at the GGG. Data were coded via inductive coding, and subsequently categorized into themes via an iterative, reflective process. Four health-related themes were generated from thematic analysis: physical health, social health, mental/emotional health, and connection to the global community. Spending time at the GGG improved the respondents' mental health, even during the COVID-19 pandemic, as they reported feelings of altruism, serenity, and connection with nature. Their social health was improved through gathering with other garden members in a sheltered urban green space within the city limits. This study supports the idea that participation in an urban community garden confers health benefits and engenders a greater awareness of, and appreciation for, the local environment and expands one's scope of care to incorporate planetary health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».