Could Toronto provide 10% of its fresh vegetable requirements from within its own boundaries? Matching consumption requirements with growing spaces
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».