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Enregistrement W2517889948 · doi:10.2134/urbanag2015.01.1511

Cultivating Montreal: A Brief History of Citizens and Institutions Integrating Urban Agriculture in the City

2016· article· en· W2517889948 sur OpenAlexaffabout
Vikram Bhatt, Leila Marie Farah

Notice bibliographique

RevueUrban Agriculture & Regional Food Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban agricultureAgriculturePublic administrationPolitical scienceState (computer science)Action (physics)Economic growthEnvironmental planningGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can concerted citizen action, involvement of community groups and institutions, as well as formal authorities, play important enough roles in promoting urban agriculture? The case of Montreal indicates they can. This paper investigates some of these interventions at different times and levels and explores how they made this North American city a leader in that field. Urban agriculture activities began in the early 1970s, but gained momentum after the 1973 oil crisis. The role of diverse players in transforming the city fabric ever since is discussed here by introducing and developing related projects in three parts: the first traces the history of community gardens; the second presents Montreal‐based pilot projects rooted in different neighborhoods that aimed to intertwine urban agriculture, design and citizens that the authors developed and implemented; the third discusses a recent (2012) citizens’ action that used a municipal bylaw to hold a public consultation on the state of urban agriculture and towards the formation of city's Comité de travail de la collectivité montréalaise en agriculture urbaine or Permanent Committee on Urban Agriculture.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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