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Enregistrement W4403841766 · doi:10.3390/f15111886

Forest-Based Health Practices: Social Representations of Nature and Favorable Environmental Characteristics

2024· article· en· W4403841766 sur OpenAlexaffabout
Delphine Théberge, Maude Flamand-Hubert, Solange Nadeau, Isabelle Bradette, Hugo Asselin

Notice bibliographique

RevueForests · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité de SherbrookeNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMeditationGeographyForest healthPsychologyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcologyForestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest frequentation is associated with benefits for human health, warranting the importance of forest-based health practices. These practices can be classified into four categories: connection with nature (e.g., Shinrin-Yoku, yoga, and meditation); sports, outdoor, and adventure activities; Indigenous health practices on the land; and professional consultations in a natural environment. The aim of this research was to better understand the social representations of the forest supporting these practices and the environmental characteristics that are favorable to them, as well as to examine the effects of these practices on the forests. We interviewed 28 forest-based health practitioners in Quebec and conducted four participant observation activities. Data analysis led us to five forest representations: an entity in its own self, an unfamiliar area, a place of attachment, a land at the heart of Indigenous cultures, and a tool to improve health. The results showed that favorable environmental characteristics varied according to the type of health practice. The presence of water (e.g., drinking water, lakes, and rivers) is favorable to all forest-based health practices and access to nature seems to be an issue for many practitioners. We also found that forest-based health practices were leaving traces in the forest and attempting to redefine the place of humans in nature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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