Keeping trees in the ground: How property management and socio-ecological factors affect retention of trees planted through a backyard planting initiative
Notice bibliographique
Résumé
Tree planting initiatives have been adopted across North American cities to grow the urban forest. They are driven by the numerous benefits trees provide and many focus specifically on residential properties. While these initiatives are successfully planting trees, with existing research focusing on where or by whom, post-planting monitoring is rarely undertaken, particularly for trees planted in residential backyards. Given that trees need to reach maturity to fully provide the benefits they are planted for, it is important to understand their retention over the short and long-term and the factors that affect it. We examined if tree, human community, surrounding environment, and property management factors were associated with the retention of trees planted through a backyard tree planting initiative in Toronto (Ontario, Canada) to better understand why trees are retained or removed. We used logistic and spatial regressions to examine factors significantly associated with tree retention five-years post-planting and in a mixed age population in 2022. The results show a relatively high retention rate for backyard trees five years after planting (83.2%), with odds of retention decreasing for every change in homeownership and if the tree was planted in the spring. The retention rate for the mixed-age population in 2022 was lower (59.5%) and was associated with additional tree and human community factors. Our findings suggest that while several variables contribute to increased backyard tree retention, targeted outreach to new homeowners, as well as emphasing the importance of stewardship for spring plantings, may be most impactful. • Tree planting programs often target residential property • Examined factors related to retention of trees planted in backyards • Lower retention odds when house sold for establishment and mixed-age cohort samples • Tree size and human community factors associated with retention in mixed-age cohort • Overall retention was high but need for outreach with new homeowners
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».