Resilience in the face of crisis: investigating COVID-19 impacts on urban community gardens in Greater Toronto Area, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Urban community gardens (UCGs) are important sources of community, food and greenspaces in urban environments. Though UCGs in the Greater Toronto Area (GTA) of Ontario, Canada, were considered essential during the COVID-19 lockdowns and therefore open to gardeners, the impact of the COVID-19 pandemic on food security and UCG use among garden members and managers is not fully understood. Design/methodology/approach This was an exploratory qualitative study. Semi-structured interviews were conducted with seven managers and eight members of nine gardens in the GTA. The data were analyzed using thematic analysis. Findings The results suggest that UCGs helped participants be resilient to COVID-19 pandemic-related stressors through the provision of cultural ecosystem services. Therefore, this study supports the current literature that UCGs can help foster resilience during crises. While participants in this study did not end up being food insecure, participants did express concern about community food security. Practical implications Results contribute to the current body of literature, and can be used to further update and develop UCG policies, as well as help develop UCG infrastructure and management strategies for future crises. Originality/value The impacts of the pandemic on Canadian UCGs are not well understood. This research paper investigated the impact of the pandemic on UCG use and food security, as well as the link between UCG use and increased resilience to COVID-19-related stressors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».