Mapping the growing capacity of climate smart food in urban environments
Notice bibliographique
Résumé
The practice of urban agriculture (UA) is a unique food system model that localizes the production of sustainable, geographically appropriate food. The environmental benefits inherent in UA aligns with the emerging field of climate smart agriculture (CSA). However, the agro-industry focus of CSA is beyond the scope of most UA initiatives. Instead, we put forward the term “climate smart food” as a more appropriate framework to examine the environmental impact of food production in an urban context. The purpose of this study, rooted in the recognition of underutilized private urban land resources for UA, is to assess the potential of urban land to grow climate smart food. The Bowness neighbourhood in Calgary, Alberta is used as a case study. A geospatial process of constraint mapping was applied to analyze suitable private land space that could be converted from lawns to cultivated gardens. Using data from a local food cooperative as a benchmark for local urban production capacity, it was determined that six urban farms in Calgary produced roughly 8,200 pounds of food from private gardens in 2016. In the Bowness neighbourhood, 42 percent of the land was held as private turf grass, and produced only about 800 pounds of food. This type of analysis serves to quantify the magnitude of underutilized land within an urban boundary that could produce significant amounts of climate smart food.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».