Advancing green space equity via policy change: A scoping review and research agenda
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban green spaces – including parks, trees, and other vegetated areas – are inequitably distributed in cities worldwide, as underserved groups, such as low-income and people of color, have significantly lower provisions of such resources. Motivated by the health benefits of green spaces, advocates and policymakers in several countries have sought to ameliorate these systemic inequities by implementing green space equity initiatives. Many such initiatives are individual projects (e.g., a new park in an underserved neighborhood), but new policies have also been implemented to advance green space equity. To date, limited research has examined which policies have been implemented, what it takes to adopt and implement them, and whether they have effectively advanced green space equity. Based on a scoping literature review and a workshop with an interdisciplinary group of researchers, we developed a research agenda on green space equity policy. Our research agenda includes research questions grouped into four interrelated themes: policy impact and evaluation, power building and policy change, green gentrification, and health equity and climate change. The contributions of this paper are twofold: We synthesize current knowledge on green space equity policy and present a research agenda whose findings can inform policy work on green space equity. • Limited research has examined policies to advance green space equity. • We developed a research agenda on green space equity policy based on a scoping review and a workshop. • In the review, we identified research on green space equity policies, processes to adopt them, and their effectiveness. • Agenda themes include policy evaluation, power building, green gentrification, and health equity and climate change. • Research on green space equity policy speaks to global challenges such as health inequities and climate change.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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 découle