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Enregistrement W2135785703 · doi:10.3390/su5094057

The Potential Use of Agroforestry Community Gardens as a Sustainable Import-Substitution Strategy for Enhancing Food Security in Subarctic Ontario, Canada

2013· article· en· W2135785703 sur OpenAlexaffabout
Nicole Spiegelaar, Leonard J. S. Tsuji, Maren Oelbermann

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillowFood securityAgroforestrySubarctic climateGeographyTropicsAgricultureEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high prevalence of food insecurity experienced by northern First Nations partially results from dependence on an expensive import-based food system that typically lacks nutritional quality and further displaces traditional food systems. In the present study, the feasibility of import substitution by Agroforestry Community Gardens (AFCGs) as socio-ecologically and culturally sustainable means of enhancing food security was explored through a case study of Fort Albany First Nation in subarctic Ontario, Canada. Agroforestry is a diverse tree-crop agricultural system that has enhanced food security in the tropics and subtropics. Study sites were selected for long-term agroforestry research to compare Salix spp. (willow)-dominated AFCG plots to a “no tree” control plot in Fort Albany. Initial soil and vegetative analysis revealed a high capacity for all sites to support mixed produce with noted modifications, as well as potential competitive and beneficial willow-crop interactions. It is anticipated that inclusion of willow trees will enhance the long-term productive capacity of the AFCG test plots. As an adaptable and dynamic system, AFCGs have potential to act as a more reliable local agrarian system and a refuge for culturally significant plants in high-latitude First Nation socio-ecological systems, which are particularly vulnerable to rapid cultural, climatic, and ecological change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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