Community Engagement in Urban Forestry: Exploring Barriers and Strategies for Inclusion of Recent Racialised Immigrants in Toronto’s Urban Forest
Notice bibliographique
Résumé
The correlation of inequitable urban forest distribution with race and income is well-documented. Yet, despite the recognition of the underrepresentation of racialised communities, Canada’s urban forestry sector is slow to address access disparities to information and engagement opportunities, which hinders the development of a comprehensive understanding of factors perpetuating inequity and undermines efforts to foster inclusivity and diversity in urban green spaces. Though many North American cities are aware of increasing racial, cultural, and ethnic diversity, little research has been done to explore how racialised immigrant populations are engaged (or not) in urban forest planning and practice. The current thesis takes a qualitative case study approach to fill the literature gap on community engagement in urban forestry. Using Toronto as a case study, it explores factors influencing inclusion in this sector. In this manuscript-based thesis, Chapter Two focuses on urban forestry organisations and their partners using the lens of colourblindness, to highlight the systems and structures in place that lead to the token inclusion and inadvertent exclusions of racialised immigrant communities. Chapter Three focuses on group discussions with recent immigrants to show that culture, systemic issues, and the natural environment influence an immigrant’s engagement with the urban forest. The chapter highlights the critical need of information and communication networks to influence recent immigrant engagement in this context. Chapter Four investigates the motivations of organisations that engage low-income, racialised, and immigrant communities, including practitioners in the conservation, community service and grassroots sectors. Here, I show that organisations frame their practices based on their objectives and highlight the importance of collaborative partnerships among sectors, leveraging expertise from each other and facilitating holistic and inclusive community engagement programmes in marginalised and racialised communities. Combined, the three chapters underline the nuanced difference between engagement with or in the urban forest and the many paths to engagement. Overall, my work highlights the need to use interdisciplinary and intersectional approaches in urban forestry and recommends the use of race as an analytical category, not as a descriptor variable. As well, it demonstrates the need to unpack power differentials among and within urban forestry stakeholders versus those excluded from the process.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».