Measuring and modelling values, beliefs and attitudes about urban forests in Canada and Australia
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Nature-based solutions are informed by how communities think about nature. However, research on how urban communities think about urban nature is seldom carried out across urban contexts. In doing so it can be useful to select specific aspects of urban nature, such as urban forests and urban trees. Our study responds to these needs by measuring the cognitive constructs of values, beliefs, and attitudes towards urban forests and modelling their relationships using a representative survey of >3400 residents living across two different urban contexts: Toronto, Canada, and Melbourne, Australia. Means difference, generalized linear regression, and structural equation analyses, were used to test how values, beliefs, and attitudes differed between metropolitan areas, and how they related to other cognitive constructs, social-ecological context, and demographic factors. We found that resident values and beliefs (more abstract and general constructs) about urban trees were similar across metropolitan areas, but some attitudes (more specific and variable constructs) were different between metropolitan areas, including residents' level of trust in how municipalities manage urban forests and their level of satisfaction with trees and their management. Female residents, and residents who had higher levels of nature relatedness and subjective wellbeing, valued urban forests more. Values, beliefs, and knowledge of trees were significant drivers of resident satisfaction with trees and their management. We discuss implications for urban nature policies. • We evaluated people's values, beliefs, and attitudes associated with urban forests. • We compared representative data between cities, Melbourne and Toronto. • Values and beliefs were similar across cities. • Attitudes, including trust in cities and satisfaction with trees, varied across cities. • Understanding how communities think about urban nature can lead to better policies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle