Comparison of Canadian urban forest perceptions indicates variations in beliefs and trust across geographic settings
Notice bibliographique
Résumé
Urban forests are characterized by relationships between people and trees, where urban trees provide benefits to people and people make decisions impacting trees. People’s perceptions of urban forests are related to the cognitive processes that underpin benefits received from trees, while also influencing support for or against trees and their management. A growing literature has considered urban forest perceptions, but most studies are limited to a single geographic area and focus on socio-economic influences, with less consideration of location and cultural influences. This study explores the relationship between where people live, the language they speak, and multiple perception responses associated with urban forests (i.e. values, beliefs, trust, satisfaction) to better understand commonalities and differences across distinct geographic settings and populations. We conducted an online survey about urban forest perceptions in three Canadian urban regions, allowing us to explore perceptions between regions, locations on an urban gradient and language spoken. We found geographic and language differences primary for beliefs held about urban trees and trust in municipal government’s decision-making about those trees, while values and satisfaction with trees and their management were more stable across geographic settings and language spoken. Our findings suggest that some perceptions vary between populations. Additionally, our findings reinforce the need for urban forest managers to understand the specific perceptions held by different populations, rather than assume universality of perception, to ensure specific and differential urban forest management objectives are in place to supports local people and ecological elements.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».