Evaluating the role of community-led urban greenspace programming in advancing belonging, social connection, and health equity: A mixed methods study of Park People's Sparking Change Toronto program
Notice bibliographique
Résumé
Urban greenspaces have the potential to positively influence individual and population health and wellbeing. However, there are limited published evaluations of urban greenspace programming initiatives influencing social connection, belonging, and health equity, especially with equity-deserving and marginalized communities. This evaluation examined the impact of [organization and program name redacted], a national non-profit focused on urban greenspaces, on social connection, belonging, and health equity. An online survey was conducted in August and September of 2024 with 47 community members from the program along with four focus groups with 11 community members. Two additional focus groups were held with three City of Toronto staff and three [redacted] staff and two individual interviews were conducted with City of Toronto staff to accommodate schedules. We identified the importance of several factors including resourcing community-led urban greenspace programming, providing organizational support, championing community action, and addressing social access in fostering social connection, belonging, and health equity in urban greenspaces. Equity emerged as a central cross-cutting theme. This study presents three novel contributions to the literature on urban greenspaces and health: (1) the emphasis on taking a community-grounded, strengths-based approach to belonging and social connection; (2) a merged socio-ecological model (SEM) integrating both the material and social factors influencing belonging, social connection, and health equity, and (3) critical insights into the multi-scalar nature of barriers and facilitators and the importance of examining the dynamic interplay between levels and at different scales.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».