Greening streets, gaining insights: Unpacking resident perceptions of urban greening
Notice bibliographique
Résumé
As the world becomes more urbanized, the need for managing urban stormwater runoff has increased. Cities are increasingly adopting green infrastructure (GI), such as rain gardens and street trees, to capture and treat stormwater on-site more cost-effectively than traditional gray infrastructure, such as sewers and pipes, which are designed to convey stormwater to nearby waterbodies. In addition to managing stormwater, GI offers co-benefits, including improved air quality, reduced heat, and enhanced neighborhood aesthetics. Streets are often a primary target for GI implementation, as they comprise a large portion of impervious surfaces in urban areas. Previous studies suggest that increasing public awareness of GI benefits can boost support for such projects, encourage participation, and even influence behavior change. However, misunderstanding or a lack of awareness about GI can create additional barriers, amplifying public concerns and hindering implementation progress. Addressing these misconceptions and understanding public concerns are critical steps in overcoming potential obstacles to support. This study synthesizes literature on anticipated co-benefits from GI and investigates general perceptions toward GI on streets and factors in influencing perception, the specific benefits and concerns that are valued, as well as how these relate to familiarity with GI or environmental awareness. We conducted resident surveys in two cities, New York City and Philadelphia, that have implemented GI on streets since around the 2010s. The results suggest that understanding the purpose of GI can increase both awareness of its benefits and doubts about its potential concerns. The findings imply that effective community communication, which clearly explains the benefits provided and addresses concerns, can better foster public support for GI. This study provides valuable insights for urban planners and GI practitioners, offering a more nuanced understanding to guide the development of targeted community engagement and education strategies. • This study synthesizes and expands on literature on anticipated co-benefits of GI. • Separate surveys in New York City and Philadelphia revealed parallel GI perceptions. • An analysis based on participant characteristics reveal more nuance of perceptions. • This study supports urban greening and NbS efforts through its empirical research.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».