The relative importance of greening in attracting gentrifiers to urban Vancouver and suburban Calgary neighbourhoods
Notice bibliographique
Résumé
Green gentrification describes how greening neighbourhoods (e.g. by creating parks, community gardens, etc.) can result in higher-income households moving in and displacing/excluding marginalised residents. While some researchers assert that greening attracts higher-income households, this has rarely been empirically tested. Further, green gentrification research has focussed almost exclusively on greening attracting households to urban neighbourhoods, despite desire for more green space often being cited as motivating households to move to suburbs . Our study surveyed 104 households in gentrified downtown Vancouver and suburban Calgary neighbourhoods, to determine the relative importance of neighbourhood greenness and proximity to green space when they were deciding to move into new-build neighbourhoods. Our results indicate that green factors are of similar importance to non-green factors, such as safety, scenic views, ambience and, in Vancouver, proximity to entertainment and transit. Proximity to green space was more important than overall neighbourhood greenness. Residents in all neighbourhoods placed similar importance on green factors, although more importance was placed on private green space in the suburbs. These findings suggest that neighbourhood greenness and proximity to green space are not the only factors driving high-income households to move in and that green factors have played a similar role in motivating households to move to urban and suburban neighbourhoods. Thus, green-gentrification research needs to consider how preference for greened neighbourhoods intersects with other preferences/constraints to ultimately influence residential location choices. It also needs to widen the geography of green gentrification to understand how greening contributes to exclusion and displacement beyond dense city environments.
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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 | 0,000 | 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)
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 ».