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Enregistrement W2994546486 · doi:10.4000/vertigo.26215

Estimation de la contribution de la production potagère domestique au système alimentaire local

2019· article· fr· W2994546486 sur OpenAlexvenueno aff
Maxime Marie

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est d’interroger la contribution des productions potagères domestiques dans le fonctionnement des systèmes alimentaires locaux, il s’appuie sur l’étude comparée de trois agglomérations de l’ouest de la France : Rennes, Caen, et Alençon. La méthodologie mise en place pour cette recherche repose sur un inventaire à échelle fine des espaces de la production potagère et sur une enquête auprès de jardiniers cultivant un potager. Les résultats montrent que les surfaces dédiées à la production potagère, bien que souvent mésestimées, sont très importantes dans les agglomérations étudiées (près de 45 ha à Rennes, un peu plus de 50 ha à Caen et environ 25 ha à Alençon). Ce travail fait ainsi apparaître la place centrale des potagers cultivés dans les jardins privés des maisons au sein des surfaces potagères totales. Leur inscription spatiale n’est pas homogène et rend compte des effets de la morphologie urbaine et de la composition sociale des quartiers. On constate également que les villes les plus marquées par la présence des catégories populaires et des retraités sont celles où les surfaces de potagers par ménage sont les plus importantes. Enfin, une estimation de la contribution des productions potagères domestiques au système alimentaire local a été mise en place. Elle montre que cette contribution est différenciée suivant les agglomérations et les quartiers, et ce, en fonction de plusieurs paramètres : la composition sociale de la population, la morphologie urbaine et l’accès à un espace de culture.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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