Epistemic justice in flood-adaptive green infrastructure planning: The recognition of local experiential knowledge in Thorncliffe Park, Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Evidence shows that green infrastructure planning relies on technocratic and economic valuation approaches to protect lands of high monetary value against flooding without considering climate justice. Contrasting epistemic justice against recognition and socio-cultural valuation of ecosystem services, this study explores how flood-adaptive green infrastructure planning may recognize and include the local experiential knowledge of under-represented groups. We focus on Thorncliffe Park, a dense tower neighborhood with a low-income immigrant population in Toronto, Canada, to explore: (1) the local experiential knowledge of residents about floods, climate-adaptive green infrastructure, and structural vulnerabilities; (2) the root causes of epistemic injustice in previous adaptive green infrastructure interventions; (3) siting options for future adaptive green infrastructure. The methodology includes 199 online surveys -among Thorncliffe Park's residents and 20 in-depth interviews with local community leaders and Toronto-based planning experts, policy reviews. Additionally, a spatial component consists of 120 online participatory mapping activities and spatial analysis of surface run-offs. Our findings -reveal that Thorncliffe Park residents are excluded from adaptive green infrastructure planning because flood management -remains a technocratic process -grounded in economic valuation approaches and technical justifications. Our findings -indicate that decision-makers have not credited residents’ needs and testimonies over decades due to -historical racial and socio-economic prejudice toward Thorncliffe Park's residents. We also -identify four hermeneutical barriers that prevent residents from impacting decisions, namely a lack of: social networks, citizenship rights, climate awareness opportunities, and communicational tools.
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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 ».