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Enregistrement W2342518952 · doi:10.12924/cis2016.04010003

Building Urban Agricultural Commons: A Utopia or a Reality?

2016· article· en· W2342518952 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre Donadieu

Notice bibliographique

RevueChallenges in Sustainability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonsAgricultureUrban agricultureUtopiaGeographyFood securityResource (disambiguation)Common Agricultural PolicyConsumption (sociology)PoliticsEnvironmental planningPolitical scienceSociologySocial scienceArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several categories of urban agriculture which need to be distinguished if we want to efficiently feed urban inhabitants with local agricultural produce while benefiting from other functions filled by urban agricultural landscapes: namely, eco-systemic functions or ecological and social functions. The second function will focus on methods to regulate unbuilt land in urban areas which have virtually no regulations and others which have strict controls preventing construction. The last will consist of possibilities to build, what I would refer to as, urban agricultural commons: in other words, tangible and intangible resources produced with farmers and gardeners for the inhabitants; for their local consumption and for the quality of the living environment, based on a political principle for common action. The concept of common is derived from the works of socioeconomist E. Ostrom (1990; [1]) and French philosophers P. Dardot et C. Laval (2014; [2]): “What is built in common”. It was applied to urban agriculture and landscape (Donadieu, 2012, 2014; [3,4]). The concept of urban agriculture has been used worldwide in the last twenty years by researchers, especially in France by A. Fleury (2005; [5]) and P. Donadieu(1998; [6]), in Mediterranean regions (Nasr and Padilla, 2004; [7]), in Asia, Africa and North and South America—all through the publications of the Resource Centres Urban Agriculture & Food Security (RUAF; [8]).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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