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Enregistrement W1173828761

Planning for Urban Agriculture in Canadian Cities

2015· dissertation· en· W1173828761 sur OpenAlexaboutno aff
Danielle Soderholm

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureEnvironmental planningGeographyUrban planningRegional scienceEnvironmental resource managementEngineeringEnvironmental scienceCivil engineeringArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As issues regarding food security have become more prevalent in the developed world, the popularity of methods to combat these issues, such as urban agriculture (UA), have risen. In this environment, municipal decision-makers and planners have started to make food and urban agriculture a priority. This thesis contributes to that end by exploring how planning tools, policies and regulations have an effect on urban agriculture in Canada. 
\nAn inventory of urban agriculture activities was created for large and mid-sized cities across Canada to determine the prevalence and location of activity types. Ten cities with the highest and most varied types of UA were chosen for more in-depth case study exploration. A policy scan and semi-structured interviews with planners were conducted for each of the case study municipalities to determine if planning had contributed to the success of UA in their community. The results of the inventory revealed fourteen different types of urban agriculture present across Canada, with community gardens being the most popular. In terms of geographic distribution, the majority of UA activity is concentrated on the east and west coasts. Large cities tend to have not only a wider variety of UA, but also more urban agriculture per capita than mid-sized cities. Of the planning tools examined, case study results indicate that zoning and by-laws have the most biggest impact on UA. Although many of the case study cities incorporate food or UA in their municipal plans, these were generally not seen as having much of an effect. Factors outside of planning such as local food history and context, a “green ethic”, interest in getting back to the land, and the support of key individuals were shown to have a larger influence on the prevalence of UA.
\n\tRecommendations for planners that want to have a greater influence on UA include ensuring that zoning and by-laws are permissive; incorporating food and UA into official plans; monitoring indicators related to UA; having public engagement strategies that are specifically targeted to issues of food and urban agriculture; and cultivating a close relationship with the local food policy council.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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