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Enregistrement W6904898660 · doi:10.14288/1.0444022

Assessing the link(s) between urban greening and gentrification in Canadian cities

2024· article· en· W6904898660 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGentrificationGreeningUrban greeningSustainabilityNeighbourhood (mathematics)Urban landscapeEmpirical evidence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban greening (i.e., increasing vegetation or other sustainability initiatives) has been central to efforts to improve urban sustainability and livability. However, it has been linked to negative social impacts through green gentrification, in which greening results in neighbourhood ‘upgrading’ and the displacement/exclusion of vulnerable/marginalized residents. To date, green gentrification research has centred around the notion of greening causing gentrification, and it has infrequently considered how greening intersects with non-green factors during the gentrification process. This dissertation takes a critical approach to refine our understanding of the relationship(s) between urban greening and gentrification. It does so by using a systematic literature review, spatiotemporal analyses, interviews with urban greening planners/practitioners, and surveys with residents of greened and gentrified neighbourhoods to: i) identify gaps in existing green gentrification literature; ii) determine whether urban greening has been common in gentrifying areas, and if so, why; and iii) identify how and why urban greening becomes connected to gentrification in Canadian cities. I found that the green gentrification literature provides little empirical evidence that greening alone causes gentrification by attracting gentrifiers to move in, despite some researchers defining the process this way (Chapter 2). By surveying residents in gentrified neighbourhoods, I established that green features were one of several important factors motivating households to move into both urban and suburban neighbourhoods (Chapter 5). My spatiotemporal analyses indicated that across all gentrifying areas, greening occurred very commonly before, during, and/or after gentrification, suggesting greening has become a common feature of the process (Chapter 3). Further supporting this, my interviews with urban green planners/practitioners highlighted that much of the funding/space for new greening comes from requirements/incentives levied on new developments (Chapter 4). This results in much of this greening being located adjacent to developments targeted towards higher-income households. Overall, the results of this dissertation suggest that greening is not always causing gentrification, but the two processes frequently become intertwined in current approaches to urban greening and development in Canada. This upholds inequitable distributions of vegetation and patterns of uneven development. These findings indicate the need to centre equity and justice in planning and policy across entire urban systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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