Let it grow wild! A more-than-One-Health perspective for wild spaces in cities
Notice bibliographique
Résumé
Urbanisation disrupts connections with nature, compromising human, biodiversity, and environmental health. Urban Wild Spaces – pockets of unmanaged and spontaneous vegetation within cities – may offer an alternative way of promoting wellbeing while providing opportunities to support biodiversity and nature connectedness. This conceptual paper explores the opportunities and challenges of integrating urban wild spaces by proposing a more-than-One-Health perspective. This approach integrates One Health and more-than-human approaches to emphasise the linkages and relationalities of human and non-human health within urban wild contexts. Through this perspective, we examine five global mini-case studies that demonstrate diverse approaches to health within urban wild spaces: vacant lands in Santiago de Chile, urban forests in Edmonton, urban wildness in Singapore, peri-urban forests in Bogotá, and post-industrial landscapes in Copenhagen. They reveal how these spaces can foster health connections among people, biodiversity, and the environment. Our analysis suggests that urban wild spaces represent opportunities for multispecies flourishing, promoting coexistence and offering a deeper understanding of health from sensory, embodied, ecological and health restorative perspectives. Finally, we propose planning, design, and integration strategies that highlight the importance of these spaces for urban biodiversity and underscore their potential as restorative, therapeutic, and multi-sensorial environments that enhance multispecies wellbeing within urban landscapes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».