Green alleys in Quebec provide variable biodiversity support and ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Green infrastructure is increasing in popularity in cities globally because of its potential to improve urban sustainability and resident quality of life. In this paper, we studied green alleys in two Quebec cities, one with a resident-led green alley program and one with a municipally led program. Green alleys are conceptualized and promoted as green infrastructure that provide many benefits for urban residents. Using mixed social and ecological methods, we assessed 53 green alleys’ capacity to support biodiversity and provide ecosystem services, alongside 23 grey alleys and 76 streets. We interviewed residents to select the ecosystem services that were most relevant to people living around green alleys and then measured indicators of ecosystem service capacity with traditional ecological techniques, harnessing an interdisciplinary approach to ecosystem service assessment. Green alleys provided more biodiversity support than grey alleys and adjacent street segments but did not consistently increase the capacity for ecosystem services. Vegetative complexity and proportion of native tree species are both higher in green alleys than traditional grey alleys and adjacent streets. The proportion of flowering trees was one indicator of ecosystem services that was consistently higher in green alleys. Resident-led vs municipally led creation and management of green alleys resulted in different results, where resident-led alleys were more able to target the needs of residents but resulted in high levels of variation in both support for biodiversity and ecosystem services. We recommend ongoing funding paired with technical expert support to increase the impact of green alleys.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».