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Enregistrement W2742353443

From Leisure to Necessity: Urban Allotments in Alicante Province, Spain, in Times of Crisis

2017· article· en· W2742353443 sur OpenAlexaffvenue
Ana Espinosa Seguí, Barbara Maćkiewicz, Marit Rosol

Notice bibliographique

RevueACME: An International Journal for Critical Geographies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllotmentSpeculationPovertyRecessionUrbanizationAgricultureUnemploymentUrban agricultureGeographyEconomic growthBusinessEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a comprehensive study of allotment gardens in the province of Alicante, this article enhances research on urban agriculture in two ways. Firstly, we explain the specific histories of urban allotments in Spain, that differ from the well-rehearsed stories of North America and also Northern Europe. Secondly, we show that a focus on urban allotments can provide a better understanding of changes in the economy, in land-use and in urban-rural relations in times of crisis. After two decades of Spain’s “urbanization tsunami”, in the mid 2000s a new way of combining urban life with agricultural functions emerged: through allotments, municipalities intended to promote environmentally-oriented leisure activities, enhance urban green landscapes and revive traditional vegetable gardens ( huertas) . At first, these projects catered mostly to pensioners, including foreigners coming from countries with long traditions of urban allotments. As the economic recession intensified in 2009, allotments had to re-define their goals in a social environment now defined by high unemployment and impoverishment. Today, most of the projects target people at risk of poverty and social exclusion and their primary functions are productive, therapeutic and educational. We also show that the global economic crisis of 2008 in a way contributed to the revaluation of agricultural land use, although the spectre of land-speculation is still very present.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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