A Survey of Urban Agriculture Organizations and Businesses in the US and Canada: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes the results of an online survey, conducted during February and March 2013, of 251 groups involved with urban agriculture (UA) projects in approximately 84 cities in the US and Canada. This is only a preliminary report. As such, we present descriptive statistics rather than a interpretive analysis of the survey responses. Furthermore, it is important to recognize that these results are not necessarily representative of all urban agriculture businesses and organizations across North America. Nevertheless, these results point to certain trends and patterns that offer rich opportunities for further inquiry. Our preliminary results reveal that the UA landscape is highly diverse. From beekeeping on balconies to vegetable production on multi-acre farms, UA incorporates a broad range of practices on a diversity of types of urban spaces across North America. Survey results also reveal the wide diversity of groups practicing UA, from businesses to non-profits to public institutions to informal collectives. These groups vary in size; some are entirely focused on UA work, while for others, UA is a secondary activity. We highlight some of the differences in how these groups practice UA, and how these practices vary between cities. Groups face many similar challenges in terms of funding, labor, and access to space, but certain barriers and needs are greater in some cities than in others. Funding for UA projects – if there is any at all – can come from many different sources and, in some cases, the source of funding impacts the type of UA practiced. Finally, the motivations of groups practicing UA are diverse. While groups frame their engagement in UA a variety of ways, however, interest in community building, education, food quality, and sustainability drives most UA practice among our respondents.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».