Exploring Disparities in Park Access and Experience: A Case Study of Toronto, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
According to the City of Toronto Strategy (2019), Toronto has over 1,500 parks in approximately 7,700 hectares of land scattered throughout the City, equating to 28m2 of parkland per person. This paper explores the provision of parkland throughout the City of Toronto, while intersecting the practice of urban and environmental planning with wider themes of environmental justice and equity. If parks are unevenly distributed, then so are the benefits that they provide. This research paper looks beyond the geographic distribution of parks, to critically examine the quality and user experience of these public spaces in socio-economically contrasting neighbourhoods to attempt to highlight themes of environmental inequity and environmental injustice in the context of the City of Toronto. Through this essay, I will argue why the practice of urban planning and more specifically, parks planning in a neoliberal context such as Toronto, works to perpetuate injustices that already exist through the exclusion of participatory planning practices. I argue that it is vital to equitable parks planning to create meaningful community engagement opportunities that considers the varying needs of contrasting communities. This study will build on existing theoretical and empirical conversations on how the intersection of socioeconomic inequality, racialized poverty and environmental degradation disproportionately impact vulnerable groups in Toronto and how different levels of access to quality park spaces contribute to environmental justice. Through intense site observations, a created site audit tool, as well as questionnaire responses, this study uncovers the different qualities and user experiences that exist at parks within four neighbourhoods which consist of contrasting socio-economic characteristics. The results of this study demonstrate that user experience and park quality are much greater in the neighbourhoods of higher socioeconomic statuses or that have recently received investment through urban revitalization processes. Findings also highlight the importance of considering the unique needs of a particular neighbourhood and the residents, rather than a one-size-fits all approach when planning and enhancing local parks.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,021 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».