Latin American immigrants in urban nature: Exploring mental health and belonging through walking interviews
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is linked to mental health challenges, while urban nature is increasingly recognized for its restorative benefits. Yet, access to these benefits remains unequal. Latin American (LA) immigrants—a small but growing population in Canadian cities—may face distinct barriers to engaging with natural spaces, despite often relying on public resources for mental health and belonging. This study explores how urban nature contributes to well-being among LA immigrants in Vancouver, Canada. We conducted 30 semi-structured walking interviews in summer 2024 with participants who had lived in the city for one to ten years. Using reflexive thematic analysis, we examined how interactions with urban nature related to mental health and belonging, and the barriers that shaped these experiences. Nature supported mental health through five pathways: intrinsic qualities, meaningful activities, mindful engagement, personal reflection, and contrast with urban life. Belonging was fostered through engagement, cultural adaptation, and new traditions. However, structural and cultural barriers—including unfamiliar weather, limited prior nature experience, and exclusionary norms—restricted access and reduced benefits. Participants emphasized contemplative, reflective experiences over physical activity or socializing. Urban nature emerged as a space of negotiation where participants actively “tamed” unfamiliar environments to build connection and meaning—highlighting the need for inclusive, culturally responsive nature spaces.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».