Applying Mixed Methodologies to Inform Urban Conservation: Policy, Knowledge and Behaviour at the Interface of Nature and Society
Notice bibliographique
Résumé
Globally biodiversity is in decline and the human population is urbanizing. The loss of species is so great, it has been dubbed the “sixth mass extinction.” Over half of the global population now live in cities. There is the loss of biodiversity coupled with the loss of experience of nature in our daily lives. Interacting with nature has been linked to improved health and well-being. Despite the co-benefits for both people and nature, there is an implementation gap between the science, policy and practice. My dissertation applied the concept of scale from spatial (landscape) ecology to an interdisciplinary context: peoples’ values of nature.\n\nAt a local scale, I explored peoples’ emotions towards urban greenspaces in a large Canadian city, during a time of abrupt change and societal shock – the COVID-19 pandemic. Parks acted as an emotional buffer, as places of escape and recovery. Parks as a support to well-being can be leveraged and translated into political capital for park maintenance and for park and greenspace expansion in large urban centers. At a national scale, my coauthors and I investigated Canadians’ values towards native bees and perceived barriers towards their conservation. Canadians value native bees for their contribution to people and want the federal and provincial governments to take the lead in their conservation. This grassroots support for conservation should be communicated to decision-makers. At the global scale, I analyzed publications from two environmental organizations to study how the conversation about sustainability has changed over the past 25 years. Funding shapes sustainability communication. Expectations and priorities of donors can hinder capitalization on known science. Making knowledge accessible and relevant to funders informs sustainability practice. Collectively, these results provide insights into biodiversity conservation in urban contexts and sustainability practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».