Native vs. Non-Native Plants: Public Preferences, Ecosystem Services, and Conservation Strategies for Climate-Resilient Urban Green Spaces
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Notice bibliographique
Résumé
Climate change is reshaping urban environments, intensifying the need for resilient green space design and management that supports biodiversity, improves ecosystem services, and adapts to changing conditions. Understanding the trade-offs between native and non-native species selection is important for developing climate-resilient urban green spaces. This review examines public preferences for native versus non-native plant species and their implications for urban green space design and management. We critically analyse the ecosystem services and biodiversity benefits provided by both native and non-native plants in urban spaces, highlighting the complex trade-offs involved. Our findings indicate that while native plants can be underrepresented in urban landscapes, they offer significant ecological benefits including support for local wildlife and pollinators. Some studies have highlighted the climate resilience of native plants; however, they are likely to be more affected by climate change. Therefore, conservation strategies are needed, especially for endemic and threatened plant species. Several studies suggest a more flexible approach that integrates plant species from diverse climatic origins to improve resilience. We also explore conservation gardening (CG) as a socio-ecological strategy to integrate endangered native species into urban landscapes, promoting biodiversity and ecosystem resilience. This review stresses the importance of informed plant species selection and community involvement in creating climate-resilient urban green spaces.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle