Smarter forests for smarter cities? : an exploration of digital and smart technologies in urban forest management
Notice bibliographique
Résumé
Urban forests are recognised as integral to urban sustainability and liveability due to their multifunctional contributions to positive ecological, economic, health, and social outcomes. Recently, digital-based technologies are increasingly garnering attention, with dialogues about the use of data and connected technologies in urban planning and service delivery proliferating among municipal stakeholders. As practitioners are faced with demand to support and address broader sustainability and resiliency objectives, it is unclear how more ubiquitous digital practices may shape the planning and management of urban forests and green spaces. To address this gap, this dissertation (1) introduces and discusses frameworks for understanding and studying the integration of digital and smart technologies in urban forest management, (2) identifies current and emerging trends for technology applications in forested ecosystems, (3) explores practitioner perspectives of technology adoption in urban forestry and green space management, and (4) tests the use of two emerging digital technologies, consumer remotely piloted aircraft systems (RPAS, or drones) and smartphone-location data, through a case study of urban parks in Vancouver, BC, Canada. The research found that remote sensing and geographic information systems (GIS) are most frequently used for mapping and inventory purposes, while newer applications include sensing devices and networks, mobile tracking, and values elicitation. In the context of new technology adoption, practitioners expressed both concern about organisational capacity, expertise, and data usage and reliability, in addition to interest in the collection of finer-scale social and ecological data to inform management, planning, and policy. To this end, the testing of RPAS and smartphone data highlighted opportunities for practitioners to bridge social and ecological data gaps in urban park management, and presented a novel approach for identifying and assessing technology adoption opportunities in urban forestry. The overarching goal of this work is to advance understanding at the intersection of technology and forests, paving the way for future theoretical, methodological, and empirical research examining relationships between people, nature, and technology, as we tackle critical environmental problems in this digital age.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».