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Enregistrement W3007040013 · doi:10.1111/cag.12606

The affordable housing, transportation, and food nexus: Community gardens and healthy affordable living in Calgary

2020· article· en· W3007040013 sur OpenAlexaffvenueabout
Miho Lowan‐Trudeau, Noel Keough, Joshua Wong, Sara Haidey

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)GeographyPublic transportSocioeconomicsDemographicsAffordable housingEconomic growthBusinessSociologyTransport engineeringEngineeringEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examining community gardens in Calgary was initiated in collaboration with the non‐profit organization, Sustainable Calgary, as part of their housing‐transportation‐food nexus initiative. The main research objectives were to determine the socio‐economic demographics of neighbourhoods that support community gardens and the proximity of community gardens to active transportation and public transit. Methods included the use of GIS visualization and quantitative analyses to investigate relationships between demographic variables of neighbourhoods that support community gardens, as well as the accessibility of active transit routes and Light Rail Transit stations. Findings show that community garden neighbourhoods are located in neighbourhoods with significantly fewer visible minorities, higher levels of educational attainment, and more attached dwellings such as apartments and townhomes. The average distance of community gardens from a major bike lane is 330 m, while the average distance from a Light Rail Transit station is 1.78 km. This study suggests potential inequities that may be present within the proliferation of public community gardens based on socio‐economic factors other than economic capital. This paper concludes with a discussion surrounding implications and recommendations to further the equitable expansion of community gardens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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