What is equitable urban forest governance? A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Urban forest governance comprises the formal and informal rules, institutions, and processes that influence collective decision-making in urban forest management. As such, it shapes key processes and outcomes that are implicated in urban environmental justice, including whose priorities and values are reflected in urban forest management and how and where urban trees are distributed. However, despite its central role in determining urban forest processes and outcomes, equity within urban forest governance remains obscure. To address this, we conducted a literature review to identify how equitable urban forest governance is conceptualized and evaluated in the literature, and what gaps in knowledge remain. Our review found that while distributional justice was the prevalent framing in the literature, recommendations for collaborative governance approaches reflect a shift towards procedural and recognitional justice. Most studies, however, used a top-down approach to evaluate policy outcomes and few incorporated community experiences or involvement within governance processes, leaving the roles and experiences of community actors underexplored. Our findings suggest that the existing literature has thus far failed to explicitly interrogate procedural and recognitional justice within urban forest governance. This highlights a critical need to more clearly incorporate procedural and recognitional justice themes and approaches into future urban forest governance theory, research, and practice. Based on our review, we offer a guiding analytical framework that identifies key considerations for equitable urban forest governance. • Distributional justice was the most common way authors framed their work. • The most common methods were spatial analysis and/or interviews with leading actors. • Collaborative governance reflects a shift toward procedural and recognitional justice. • Future studies should apply community-centered procedural/recognitional approaches. • Our review informs an analytical framework for equitable urban forest governance.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».