An Analysis of Urban Forest Policy: A Case Study of Three Mid-Size Cities in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Urban forestry provides several benefits from improving the quality of life (Sanesi, Colangelo, Lafortezza, Calvo, & Davies, 2017), providing economic benefits (Kim, 2016), and improving the quality of our environment (Dwyer, McPherson, Schroeder, & Rowntree, 1992). Urban forest management plans and other plans and policies are one way municipalities can manage these resources. In Canada only about 20% of municipalities have urban forest management plans and they are missing largely in smaller communities (Bardekjian, Kenney, & Rosen, 2017). Urban forestry is becoming an incredibly important practice as our climate continues to change. Urban forests contribute to making our cities more sustainable while reducing their contributions to climate change (Escobedo, Kroeger, & Wagner, 2011), and reducing climate change’s impact on the municipality (Dwyer, McPherson, Schroeder, & Rowntree, 1992). This research examines urban forest management in Guelph, London, and Waterloo, Ontario by comparing collections of policies related to the urban forest from each municipality with a modified set of urban forest management best practices. The original best practices were modified based on a literature review to ensure that criteria were based on our current understanding of urban forest management best practices. Based on the comparison of the related policies to the modified set of best practices the three cities all show some strong policies in some aspects of urban forest management and are generally headed in the right direction. Some aspects of urban forest management policy are completely lacking throughout the three cities in this study and each city, despite their strengths, have room to improve. Based on this research the trend in Southwestern Ontarian mid size cities appears to be headed in a positive direction where urban forest management is improving, some cities are pushing for more and more progressive policies. Even though there are many positives, urban forest management policies still require improvement before we can expect to see the full benefit of our urban forests while fully minimizing the costs associated with urban forest 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».