Intermediary functions of landscape architects and non-profits in shaping green infrastructure within new residential developments in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Socio-environmental issues caused by climate change and rapid urbanization require intermediary actors to bridge the gap between top-down development plans and bottom-up needs. In the context of planning residential green infrastructure (RGI), we explore the understudied functions of landscape architects (LAs) representing the “niche” designers of RGI, as well as environmental non-profits (NPs) who proactively work “between the boundaries” of public and private trust circles. We conducted semi-structured interviews with 16 participants to investigate their professional perspectives on promoting RGI in Ontario, Canada. The results identify perceived barriers, such as a lack of RGI-supportive municipal requirements and limited agency. To address these barriers, we propose a collaborative framework that integrates key and intermediary actors. Furthermore, we suggest that RGI benefit quantification tools can help empower intermediaries in building consensus among key actors to maintain and establish RGI. Our study introduces novel insights from the two intermediary groups, demonstrating their influence on RGI decision-making at different development stages, and discusses potential roles beyond the business-as-usual process of residential development. We suggest that synthesizing these understudied “intermediary” dynamics can help policymakers navigate potential socio-environmental shortcomings of streamlining housing development applications. Additionally, we anticipate that stakeholders in the residential development process can use the proposed framework to foster cooperative transdisciplinary relationships.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».