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Enregistrement W2067272856 · doi:10.7202/021408ar

The importance of regional variation in the analysis of urbanization-agriculture interactions

2005· article· en· W2067272856 sur OpenAlexaffvenueabout
Christopher Bryant, Sofia Greaves

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaUrbanizationAgricultureRegional variationGeographyTypologyEconomic geographyCensusVariation (astronomy)Regional scienceScale (ratio)Distribution (mathematics)Environmental protectionEconomic growthPopulationDemographyCartographyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into agriculture in metropolitan regions has concentrated on urban-induced agricultural land use changes. Other processes of change and factors related to variations in the regional environment have been neglected. Some recent research is reported here which points to the importance of the regional environment at a variety of scale levels. First, a typology of regions based on Census Metropolitan Areas in Canada is developed. Some groups of regions experienced significant agricultural changes quite unrelated to metropolitan development pressures. Regional differences in the agricultural environment are suggested as partial explanations. Second, for the Montréal region, a series of agricultural variables (1961 to 1971) are analysed using factor analysis. Results are interpreted in the light of a) urbanisation forces and b) internal variation in the regional environment. Finally, for a township near Toronto, an investigation is made of the distribution of severances. Once more, relationships appear with certain physical characteristics. The paper concludes that agricultural change is not uniform either between regions or within regions, and that part of the variation is related to differences in the "regional" environment and part to metropolitan forces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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