Quantifying the importance of urban trees to people and nature through tree removal experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimentally manipulating urban tree abundance and structure can help explore the complex and reciprocal interactions among people, biodiversity and the services urban forests provide to humans and wildlife. In this study we take advantage of scheduled urban tree removals to experimentally quantify the benefits that urban trees provide to humans and wildlife. Specifically, we aim to understand how trees affect: (1) bird and mammal abundance and diversity, as well as an ecological process (predation); and (2) people's perception responses, such as the importance that people assign to the trees, wildlife and the site. We designed two independent Before‐after‐control‐impact (BACI) experiments based on two sites where tree removals were occurring (impact sites): an urban park and a residential street, both located in the Greater Melbourne Area, Australia. We selected three control sites for each impact site, or four per experiment. Ecological data were collected through field surveys, and social data on people's perceptions through intercept questionnaires among park and street users. Data were analysed using a GLMMs to determine the combined effect of time (before and after) and treatment (impact and controls). At the urban park, the abundance of nectarivorous birds and possums both declined by 62% following tree removal, while invertebrate predation increased by 82.1%. The level of importance people assigned to the urban park and to the trees at the site decreased after tree removal, and people's attitudes towards tree planting became more positive, meaning more people wanted to plant more trees at the site. None of these changes were observed in the street experiment where fewer and smaller trees were removed, suggesting that effects may be highly specific to context, where factors such as tree volume, diversity and arrangement influence the magnitude of social–ecological effects observed. By demonstrating the social–ecological effect of removing urban trees, we provide evidence that urban trees provide critical habitat to urban wildlife and are perceived as an important aspect of the human experience of urban nature. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».