Coping with heat : community perceptions and experiences of urban forests in Metro Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
During the 2021 Western North America heat wave, British Columbians experienced unprecedented temperatures and heat-related illnesses and deaths. As more extreme temperatures are anticipated in the future, it is vital to find ways to alleviate urban heat. Urban forests can reduce temperatures via shading and evapotranspiration, thereby contributing to climate resilience and mitigating heat-related health impacts. However, it is not well understood how residents’ preferences and social, economic, and environmental factors impact their use of urban forests to cope with heat. This limits the capacity of municipalities to design urban forests that meet the heat resilience needs of diverse populations. My research contributes to this field of inquiry by (1) presenting a literature review of the emerging intersections between urban forestry, environmental justice, public health, and heat resilience, and (2) exploring how heat vulnerability status and certain environments/activities (i.e., being at home versus participating in recreation outdoors) influence thermal comfort, cooling method use, and perceptions of street tree protection from heat in Metro Vancouver, Canada. In addition, I situate the diverse perceptions and experiences uncovered by my analyses to inform how urban forestry policy can help mitigate, not exacerbate, existing health and environmental inequities. Findings from the narrative literature review highlight the need for cross-disciplinary collaboration between urban forestry and public health policy makers for heat resilience, with a focus on integrating community perspectives into future planning efforts. My findings suggest that trees are an efficient, potentially equitable way to provide heat relief. However, trees cannot solve everything; they are part of a context-dependent, integrated city heat resilience plan that prioritizes environmental and health equity for heat-vulnerable people and neighborhoods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».