Urban Farm and Community Garden Hybrid Models: A Case Study of the Huerta del Valle Community Garden
Notice bibliographique
Résumé
This study examines models of community gardens and urban farms and determined a successful hybrid model for future implementation at the Huerta del Valle Community Garden. This was accomplished through analyzing the unique benefits and drawbacks of community gardens and urban farms as defined by the author, and then determining the components of each model that would maximize Huerta del Valle’s social and economic potential. Community gardens are defined in this thesis as places where community members can grow their own food in individual plots, and these spaces often contribute to community building, hands-on gardening education, and improved food access. Urban farms are defined as business models that produce food to sell to the community both to support the business and to improve community food access. Through research of existing community garden, urban farm, and hybrid models, the author determined that the most effective hybrid model includes intensive crop production, crop sales onsite as well as in farmers’ markets and delivery methods, a large community garden, and education programs for the community. The author then offered Huerta del Valle a potential model that includes these components as well as a store front, cooking lessons, value-added products, a Community Supported Agriculture program, and specific themed gardening classes. This complete model will potentially increase Huerta del Valle’s scope so it is able to improve healthy food access throughout Ontario while creating an enduring economic model.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».