Native vs. Non-Native Plants: Public Preferences, Ecosystem Services, and Conservation Strategies for Climate-Resilient Urban Green Spaces
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».