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Enregistrement W4415099608 · doi:10.1016/j.ufug.2025.129114

Small decisions as social and ecological leverage points for cities to meet sustainability goals: A synthesis for urban forestry research and practice

2025· article· en· W4415099608 sur OpenAlexafffundabout
Corinne G. Bassett, Susan D. Day, Cecil C. Konijnendijk, Lara A. Roman

Notice bibliographique

RevueUrban forestry & urban greening · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSustainabilityUrban forestryUrban forestEcosystem servicesForest managementLeverage (statistics)Context (archaeology)Urban sustainabilityUrban planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While urban forest management is increasingly held up as a nature-based solution to myriad urban challenges, major gaps exist in research and practice in the links between decision-making at different scales and their impacts on different dimensions of sustainability. Where are the key levers to change the future of urban forests, and set cities on more sustainable pathways? Using street trees as a generalizable, focal unit of analysis, the Street Tree Futures research project explored urban foresters’ influence on strategic goals, particularly goals to increase ecosystem services. In the context of the United States and Canada, we explored how urban foresters are able to effect change through direct tree-level management (i.e. decisions which physically affect trees), as a necessary precursor to improving indirect management (e.g. policies, education, outreach). This article is a synthesis of a series of studies examining these issues from multiple dimensions and culminating in a focus group of cross-sector urban forestry experts. Overall, we establish that often undervalued small, site-level, decisions are not only necessary for urban tree survival and growth but are also key points of influence where urban foresters’ expert knowledge contribute to large-scale strategic sustainability goals. Overlooking site-level decisions leads to missed opportunities to foster interdisciplinary collaboration, and most importantly, advance towards multiple critical sustainability goals. • Urban foresters are often isolated from other sustainability efforts in their cities. • Practitioners sum up this common mentality as “my goals vs. their goals”. • Urban forest management decisions can align with strategic sustainability goals. • Urban tree life cycle phases are leverage points for different sustainability goals. • These leverage points are opportunities for interdisciplinary collaboration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0190,021
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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