The well-being of Homo sapiens in forests: A scoping review of frameworks and indicators
Notice bibliographique
Résumé
Nature exposure holds the potential to enhance human well-being. However, due to the diversity of disciplines and approaches, planners, managers and decision-makers can face challenges in navigating the supporting literature. This review provides a summary of the frameworks and indicators used to capture the relationship between forests and human well-being, thereby enabling readers to consider human well-being in their work. A scoping review was performed with a systematic approach on Scopus and Web of Science databases. Altogether 130 studies were summarized into thematic categories. The reviewed frameworks point to a variety of aspects of the complex relationship. No gold standard on framework or indicator for forests and well-being exists and the choice can be guided by the practitioner’s needs. However, a number of frameworks could inform forest practitioners about factors that influence how people derive well-being from forests. Practitioners could consider how to increase opportunities for connectedness to nature and social connection in the natural spaces they manage. They could also collaborate with other agencies to increase public knowledge and confidence to engage with nature. Considering barriers and inequality could make the benefits accessible to a wider range of the population. Finally, it is important to consider how to build healthy and beneficial relationships between people and nature. Several articles present tools specifically for forest planners and managers. However, more research is needed to strengthen the causal evidence that most insights build on.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».