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Enregistrement W4404306129 · doi:10.1016/j.landurbplan.2024.105233

Narratives of exclusion: A photovoice study towards racial equity and justice in public urban greenspaces

2024· article· en· W4404306129 sur OpenAlexaffabout
Nadha Hassen

Notice bibliographique

RevueLandscape and Urban Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensPublic Health OntarioYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceEquity (law)NarrativeSocial justiceEnvironmental justiceEconomic JusticeSociologyPolitical scienceCriminologyEconomic growthArtEconomicsLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Photovoice can elucidate subjective, lived experiences in public greenspaces. • Deep inequities in greenspace design and planning exist at a neighbourhood scale. • Study insights highlight need for procedural, recognitional and restorative justice. • A Critical Race Theory lens in greenspace design would centre racialized realities. • Exclusionary decision-making and systemic oppressions perpetuate inequities. During the COVID-19 pandemic, public urban greenspaces were sought as places of respite. However, deep inequities surfaced regarding who had access to safe high-quality greenspaces. The Park Perceptions and Racialized Realities study explored the experiences of racialized people in public urban greenspaces in Toronto, Canada. This qualitative, community-based participatory action research took place in two neighbourhoods. Adapting photovoice methodology, participants were invited to (a) go on two individual greenspace visits, taking photographs in response to prompts on their experiences, and (b) participate in an online semi-structured interview to debrief their photographs and experiences. Eighteen racialized participants took over 200 photographs and videos, which were collaboratively thematically analysed by a community working group. This approach informed a deeper thematic analysis focused on racial justice and equity. Findings were mapped onto four environmental justice principles: distributional, procedural, recognitional, and restorative. This framework allowed for findings to contribute to environmental justice discourse on urban greenspaces, leverage Critical Race Theory, and offer action-oriented considerations for greenspace design and planning that center racialized experiences. Racialized residents enjoy using public urban greenspaces but face barriers, including unequal provision, limited access, maintenance inequities, exclusion from design and planning processes and unmet needs. Greenspace planning often neglects lived experiences and reinforces systemic inequities derived from racism, falling into the same traps and tensions that Critical Race Theory has identified in other disciplines such as colorblindness, interest convergence and structural determinism. A critical race lens provides a critical, justice-oriented framework for improving equity in greenspaces.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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