Pathways towards equity: Solutions-focused workshops with urban greening professionals
Notice bibliographique
Résumé
Urban green governance refers to the complex network of actors working across sectors to manage urban vegetation. While recent research has identified barriers to addressing green space inequities, there has been much less focus on how these barriers interact as self-reinforcing systems or on potential solutions. This study explores how urban greening professionals understand and operationalize pathways toward more equitable governance, applying a multidimensional justice framework that considers distributional, procedural, and recognitional aspects of equity. We conducted participatory workshops with 28 urban greening professionals in two Canadian metro regions, using a Future Wheel methodology that had participants collaboratively analyze barriers to equity and strategies for addressing them across seven locally relevant greening initiatives. Participants’ equity-related concerns included documented experiences of recognitional injustice, ambiguity regarding implementation processes, and competing priorities between actors. These concerns were reinforced by interconnected barriers: limited resources, insufficient coordination, and systemic constraints from existing governance structures. To overcome these challenges, participants recommended policy changes that prioritize multi-level collaboration and community engagement throughout planning processes. Participants believed addressing these interconnected barriers would have mostly positive implications—including improved governance capacity, more meaningful community engagement, and more equitable access to green spaces—though some acknowledged potential negative outcomes such as displacement or political backlash. Our findings highlight how barriers to equity persist through mutually reinforcing feedback loops, demonstrating the importance of reflexive, collaborative governance approaches that can address multiple dimensions of equity simultaneously while remaining adaptable to local contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».