Pasture for horses: an underestimated land use class in an urbanized and multifunctional area
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the spatial importance of horses in a multifunctional and urbanized area. The growing spatial importance of horses in the open space was already mentioned by different authors, but never quantifi ed before. In many countries, including Belgium, statistics on horses are only partly covered by agricultural data. As a consequence, the amount of space in use for horses, especially hobby horses, is largely unknown but may encompass a signifi cant area of the open space. Especially within the context of an increasing urbanization and growing demands on the remaining rural area, this evolution must not be neglected. A reliable quantifi cation of the space used by horses is therefore essential and is given in this research for the case study Flanders. According to the results of fi eldwork, about one-third of the pasture land in Flanders is used to keep horses. A qualitative analysis showed a higher horse density within the more urbanized areas with a fragmented agricultural area and a quantitative analysis showed negative associations between the presence of horses and (i) the distance to gardens, (ii) the parcel area and (iii) the distance to forest. Moreover, an internet survey assessed evolutions and motivations of horse owners to keep horses. The survey resulted in clear data on the fact that the number of horses is increasing. This is mainly motivated by recreational purposes. The majority of horsekeepers do not consider themselves to be part of the agricultural sector. These results, showing an intensifi ed competition for land between stakeholders in the open space of urbanized regions put new challenges for sustainable land use planning. The major challenges are (i) to avoid increasing functional and spatial fragmentation of rural landscapes, (ii) to assure enough space for societal necessity urgencies such as food or energy selfeffi ciency, (iii) to increase positive interactions of horse keeping with other sectors such as agriculture, nature conservation and others and (iv) to develop a proper visual and cultural landscape strategy, helping in setting up guidelines for fencing and other infrastructural elements that do not deteriorate the landscape character.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».