Perceived urban ecosystem services and disservices in gentrifying neighborhoods: Contrasting views between community members and state informants
Notice bibliographique
Résumé
As assessing urban ecosystem services and disservices is of rapidly growing interest in a context of increasingly urbanized environments, greater scholarly attention needs to be placed on how different informants perceive these services and disservices. Previous research in urban geography and planning has already pointed at the challenges of building inclusive natural outdoor environments such as green and blue spaces in gentrifying neighborhoods, particularly those undergoing green gentrification. In response, we analyze the ecosystem services and disservices identified by community and state respondents in seven cities with gentrifying neighborhoods, pronounced social inequalities, and where natural outdoor environments were created or improved: Amsterdam, Bristol, Cleveland, Lyon, Montreal, Philadelphia, and San Francisco. We found that in cities experiencing green gentrification, interviewees – particularly community informants – reported a wide array of ecosystem services and disservices, and identified some disservices previously under-studied (i.e. physical tiredness, low attractiveness and forced displacement). Our study illustrates how differences in decision making positions can impact perceptions of ecosystem services and disservices. Our study has implications for urban environmental planning decisions that will help maximize the ecosystem services provided by urban natural outdoor environments. Only if all perceived ecosystem services and disservices are considered, will it be possible to design green just cities.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».