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Enregistrement W7130950630 · doi:10.5281/zenodo.18732347

Unlocking the Potential of Urban Forests: Developing a Local Urban Forestry Plan.

2022· article· W7130950630 sur OpenAlexaff
Juliet Achieng, Ian Whitehead, Rik De Vreese, Jorge Olivar, Corina Basnou, Florencia Florido, Erica Alghisi, Colm O'Driscoll, Ilaria Doimo, Giulia Cecchinato, Adrianna Ruberto, Annalice Nicolussi, Petronela Candrea, Sergiu Florea, Cecil Konijnendijk, Sofia Paoli, Maria Chiara Pastore, Mary Lee Rhodes, Siobhan McQuaid, Esmee D. Kooijman, Joan Pino, I. V. Abrudan, Mihai Daniel Niță, Cristina Drăghici

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban forestryUrban forestCommunity forestryRecreationUrban planningUrban ecosystemAction planGreen infrastructureEcosystem services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, urban forestry has increasingly caught the attention of policymakers and politicians as a nature-based approach to tackling some of our key societal challenges. These include the impact of climate change, biodiversity loss, urban densification, the demand for forest products and the health and recreation needs of urban populations. Furthermore, urban forestry offers potential to deliver key aspects of European Union (EU) policies such as the New Green Deal, the EU Biodiversity Strategy and the EU Urban Agenda. This document aims to increase awareness about urban forestry, the numerous and diverse benefits that it can provide and practical steps for developing an Urban Forestry Action Plan at a local level. In this respect, the multifunctionality of urban forestry and the cross-cutting outputs and services that it can deliver must be considered one of its greatest strengths. Themes which the document explores are:▶ What urban forestry is and what can it deliver in terms of social, environmental and economic benefits. In addition, the negative impacts or disservices associated with urban forestry.▶ How to better understand the urban forest resource through extensive mapping, audits and inventories, and how they can contribute to development of more integrated approaches to urban forestry.▶ The importance of promoting the multiple benefits that can be derived through urban forestry and the multiplier effect that can be achieved, over and above levels of initial public investment.▶ Consideration of how urban forestry can best respond to the needs and perceptions of local stakeholders and citizens to ensure effective integration into future planning, governance and management approaches.▶ Mechanisms for the creation of diverse and enduring partnerships with a strong sense of local ownership for resilient and effective long-term governance.▶ The importance of linking urban forestry strategies at regional scale with other key policy areas such as planning, health, transportation, social equity and climate change mitigation.▶ The role and need for innovation within urban forestry management and how this can contribute to the development of a strong circular bioeconomy.▶ The process for development and delivery of targeted Urban Forestry Action Plans at a local level with clearly defined objectives, outcomes and timelines.▶ Effective promotion of urban forestry campaigns, both within the corridors of power and across wider society and the business community. We therefore propose an integrated Urban Forestry Action Plan approach for local actors to deliver multifunctional objectives which promote innovation and respond effectively to the wide-ranging challenges and societal demands confronting our planet. Local action plans must link to the crosscutting policy themes of the EU and be effectively communicated across different stakeholders whilst emphasising rural-urban connectivity and Sustainable Development Goals. Furthermore, urban forestry should be embedded into mainstream policies, planning and management practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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