Urban Food Production: A Prototype Decision Support System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Southern Ontario residents are faced with many challenging decisions when growing their own food. The intention of my research is to help these urban residents plan their garden plot in order to yield food for their own use. The form of this research will be a thesis incorporating a decision support system (DSS). This DSS is intended to take in and determine relevant site characteristics (latitude, sun/shade conditions) and use this information to help the user choose a variety of vegetables and herbs. Users will have the option of making a simplified model of their property and nearby structures for shade analysis, and with the results select an appropriate area(s) of their land. This DSS will give the user the freedom to pick vegetables based on conditions and preferences and give graphical and tabular output of the garden layout and details. The objectives of this thesis is to present the why, what, who, where, and how of going beyond local food production for urban consumption to urban citizens growing their own food for themselves. This food can be consumed but also used as a currency with which to barter for other yard produce from neighbours or community members. One could imagine having a bartering relationship with a neighbour or having a weekly or monthly food market to facilitate bartering. This DSS is intended to be one of the building blocks of a food network DSS, which would be used to increase the efficiency of sharing food produced in urban residential gardens (that have been planned using the following DSS prototype).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découle