Neighbourhood Engagement in Urban Forest Governance: A Case Study of Resident Associations in Mississauga, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Initiatives in community engagement and the struggle to conserve urban forests have risen steadily over the past 30 years. In Canada, Resident Associations (RAs) are one major group, with varying degrees of influence, that have shown potential to build working relationships with decision-makers at the local level. Although poorly studied, RAs commonly work with local or municipal representatives and engage civic managers in order to address issues at the neighbourhood scale. Urban forest and tree health have become of increasing concern for local communities because of the greater awareness of the physical and social benefits these green spaces provide to society. Unfortunately, there is little understanding as to the role of public participation in urban forest governance despite it being a key component in building frameworks for successful urban forest governance. The present study examines the role of RAs in influencing governance at the local level using the City of Mississauga, Ontario, Canada as a case study. In-depth, semi-structured interviews and a grounded theory approach reveal increased engagement by RA executive members when the benefits of and risks to their neighbourhood urban forest are understood. Increased urban forest knowledge allowed RA executive members to become involved with municipal decision-makers and more likely to participate in developing strategies and networks to conserve and improve urban forest health. Interview questions probing the power dynamics between residents and decision-makers indicated most residents build upon common objectives within existing civic processes rather than work independently from the outside for conservation. Research here demonstrates the key role that knowledge plays in both motivating and sustaining resident involvement in urban forest governance, and provides clear evidence that RAs need to build strong relationships with decision-makers and neighbourhood constituents in order to effect change. Resident knowledge about the urban forest helps raise social capital and build strategies for RA engagement in order to achieve better management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».