Could Toronto provide 10% of its fresh vegetable requirements from within its own boundaries? Matching consumption requirements with growing spaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Is it feasible for Toronto to produce and market 10% of its fresh vegetable requirements from within its own boundary, without competing with existing Ontario vegetable producers? We used zoning maps, aerial photography, and numerous exclusionary and inclusionary criteria to identify potential food production sites across the city and, after identifying organic vegetable production yields, to calibrate supply potentials against current vegetable consumption estimates for the Toronto population. It was determined that Toronto required 2,317 hectares (5,725 acres) of food production area to meet current demand, if all production were organic to fulfill other municipal environmental objectives. Of this, 1073.5 ha (2,653 acres) of land could be available from existing Census farms producing vegetables, lands currently zoned for food production, certain areas zoned for industrial uses, and over 200 small plots (0.4–2 ha or 1–4.9 acres) dotted throughout the northeast and northwest of the city. In addition, 1243.5 ha (3,072.8 acres) of rooftop space would also be required. The land and rooftop space available suggests, however, that there would be difficulties meeting requirements for land-extensive crops such as sweet corn, squash, potatoes, cabbage, carrots, and asparagus.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle