Urban wildlife and arborists: environmental governance and the protection of wildlife during tree care operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When working with urban trees, arborists can negatively impact urban wildlife. There have been recent efforts to strengthen wildlife protection and conservation during arboricultural practices, both legislatively and voluntarily through arboriculture organizations. To examine arborists’ perceptions of these environmental policies and understand their experiences with urban wildlife, we conducted an international online survey of 805 arborists. Many respondents (n = 481, 59.8%) reported being involved in tree work that resulted in wildlife injury or death, despite most respondents reportedly modifying work plans or objectives after encountering wildlife (n = 598, 74.3%). Decisions to modify or cease work were most heavily influenced by the legal protection of species, wildlife having young, and the overall management objectives. Support for new wildlife best management practices (BMPs) was high (n = 718, 90.3%), as was awareness of wildlife and arboriculture-related legislation (n = 611, 77.2%). The findings demonstrate support amongst arborists for the implementation of wildlife policies to protect wildlife in urban forestry; however, implementation of such policies would require a non-prescriptive approach that is relevant to a diversity of wildlife concerns globally, causing concern amongst arborists about the applicability of such a document. Concerns also included the economic impacts of voluntary wildlife protection policies in arboriculture, where competitors may not adhere to industry standards or best practices. Given the support of arborists for increased wildlife protection policies, we recommend the development of international wildlife-focused BMPs for arboriculture, especially as an intermediary until legislation can be implemented or more rigorously enforced.
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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 | 0,000 | 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 ».