Urban agriculture in the transition to low carbon cities through urban greening
Notice bibliographique
Résumé
Urban agriculture presents an opportunity to extend food production to cities. This could enhance food security, particularly in developing countries, and allow for adaptation to growing urbanization. This review paper examines current trends in urban agriculture from a global perspective as a mitigation-adaptation approach to climate change adaptation in the midst of a growing world population. Employing vegetation as a carbon capture and storage system encapsulates a soft-engineering strategy that can be easily deployed by planners and environmental managers. In this review, urban agriculture is presented as a land-use solution to counteract the effects of urbanization, and as a means to establish a continuum between cities and the countryside. It espouses the usefulness of urban agriculture to enhance food security while sequestering carbon. As part of urban greening (including newer approaches, such as green roofs and gardens as well as more established forms of greening, such as forests and parks), urban agriculture offers traditionally rural services in cities, thereby contributing to food resources as well as working to alleviate pressing social issues like poverty. It also provides a way to reduce stress on farmland, and creates opportunities for employment and community-building. As part of greening, urban agriculture provides a buffer for pollution and improves environmental (and well as human) health and well-being. This review begins by addressing the physical factors of adopting urban agriculture, such as climate change and development, land use and degradation, technology and management, and experimental findings as well as human factors investigated in the published literature. As such, it presents an integrated approach to urban agriculture that is part of a social-ecological perspective.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».