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Enregistrement W2154686475 · doi:10.7202/021473ar

Agricultural Change and Farmland Rental in an Urbanising Environment : Waterloo Region, Southern Ontario

2005· article· fr· W2154686475 sur OpenAlexaffvenueabout
Christopher Bryant, Geffrey A. Fielding

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestryHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l'analyse des rapports entre l'urbanisation et l'agriculture, la recherche géographique s'est surtout intéressée, jusqu'à maintenant, aux effets néfastes de la croissance urbaine sur l'agriculture. Nous émettons l'idée que cette interaction, lorsque prévalent des conditions régionales bien précises, peut jouer un rôle positif dans le progrès agricole. C'est à titre d'exemple d'effets potentiellement bénéfiques que nous étudions ici le phénomène de la location des terres agricoles appartenant à des propriétaires non-exploitants. Pour une région donnée du sud de l'Ontario, des corrélations statistiques entre certaines variables agricoles et démographiques justifient une enquête approfondie auprès des agriculteurs. Les résultats de cette enquête montrent, qu'autour des villes de taille moyenne à haut niveau de croissance de cette région, la location des terres appartenant à des non-exploitants joue un rôle important dans le développement agricole. Cette recherche contribue donc à alimenter une littérature récente qui tend à démontrer la complexité de l'agriculture en milieu péri-urbain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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