History, engagement, and visibility of Indigenous Peoples in urban forest management plans from Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Environmental justice in urban forestry is concerned with recognizing and centering the needs of under-engaged communities in planning and decision-making processes. To examine the engagement and visibility of Indigenous Peoples in urban forestry, this study reviewed 181 urban forest management plans (UFMPs) from Canada and the United States. Themes pertaining to Indigenous Peoples were found in only 16 Canadian (22 %) and 27 US (25 %) UFMPs. The most common reference to Indigeneity in the UFMPs briefly referred to the pre-European history of the region, often omitting how settler-colonialism impacted the socio-ecological landscape. Only three UFMPs included a land acknowledgement, despite all cities being located on traditional territory of Indigenous Peoples. Even with a focus on the socio-ecological benefits of urban trees throughout the UFMPs, few referenced socio-cultural and provisioning benefits for Indigenous Peoples specifically. On-going Indigenous engagement was only discussed in one UFMP, although five acknowledged Indigenous engagement in creating the UFMP and eight mentioned plans for long-term engagement. Reconciliation was described in three UFMPs, with one Canadian UFMP referencing the Truth and Reconciliation Commission’s Calls to Action. Given the deep cultural connection that Indigenous communities share with the environment, the impacts of settler colonialism, and the underrepresentation of reconciliation and decolonization principles with urban environmental planning, it is imperative that Indigenous Peoples be recognized and centered within urban forest planning and decision-making. Supporting engagement and co-governance with Indigenous Peoples acknowledges their rights, traditional ways of knowing, promotes recognitional justice, and helps to foster a more sustainable and just urban future.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».