Trends in Urban Forestry Research in Latin America & The Caribbean: A Systematic Literature Review and Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Research on urban forests has expanded in the last 30 years in the US, Canada, Europe, and Australia. Nonetheless, urban forestry has been explored to much less extent in the Latin America and the Caribbean region, despite being one of the most urbanized and biodiverse regions in the world. We address this gap by providing a baseline understanding of urban forest research in the region based on a systematic review of the academic literature. Of the 55,000 studies found, 195 were selected for review, and 182 were analysed and synthesized. These studies came from 13 countries and were published from 1970 to mid-2018 (inclusive) in English, Spanish, and Portuguese. Almost half of the studies were based in Brazil, followed by Mexico and Chile. To comparatively assess article output by country, we accounted for country population and Brazil, Chile, Nicaragua, and Puerto Rico had higher than average per capita article output. Most articles were ecological studies (64%) that used field surveys (58%) to research urban vegetation diversity. Most ecological studies did not include any social or management considerations. Only a few studies focused on spatiotemporal dynamics (12%) or the direct opinions of stakeholders (9%). We observed a notable increase in article output from the region during the last decade. The units of analysis targeted by these studies mostly focused on single trees in public areas (streets and parks). Understanding urban forests regionally could be strengthened by scaling up research across multiple units of analysis and across regional cities, which could provide a better understanding of regional spatiotemporal dynamics. To respond to current global trends and nurture regional strengths, research could also focus on a wider range of ecosystem services provided by urban forests, and the relationship of urban forests with poverty, crime, climate vulnerability, biodiversity loss, and social equity. These findings can inform key stakeholders in the region managing urban forests and trees about research trends and gaps to be filled. This article shows that the region indeed has an important body of research in urban forestry that should be recognized in global assessments.
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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 | 0,027 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».