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Enregistrement W4220704119 · doi:10.3390/su14074155

Ensuring Urban Food Security in Malaysia during the COVID-19 Pandemic—Is Urban Farming the Answer? A Review

2022· review· en· W4220704119 sur OpenAlexaboutno aff
Rosmah Murdad, Mardiana Muhiddin, Wan Hurani Osman, Nor Elliza Tajidin, Zainol Haida, Azwan Awang, Mohamadu Boyie Jalloh

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureFood securityUrbanizationUrban agricultureBusinessPandemicPopulationNatural disasterFood systemsEconomic growthGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanisation and related insufficiency of food sources is due to the high urban population, insufficient urban food sources, and inability of some urban communities to afford food due to rising costs. Food supply can also be jeopardised by natural and man-made disasters, such as warfare, pandemics, or any other calamities which result in the destruction of crop fields and disruption of food distribution. The COVID-19 pandemic exposed the impact of such calamities on the fresh food supply chain in Malaysia, especially when the Movement Control Order (MCO) policy was first implemented. The resulting panic buying caused some food shortage, while more importantly, the fresh food supply chain was severely disrupted, especially in urban areas, in the early stages of implementation. In this regard, urban farming, while a simple concept, can have a significant impact in terms of securing food sources for urban households. It has been used in several countries such as Canada, The Netherlands, and Singapore to ensure a continuous food supply. This paper thus attempted to review how the pandemic has affected Malaysian participation in urban farming and, in relation to that, the acceptance of urban farming in Malaysia and the initiatives and approaches of local governmental and non-governmental organisations in encouraging the urban community to participate in urban farming through peer-reviewed journal articles and other articles related to urban agriculture using the ROSES protocol. About 93 articles were selected after screening to ensure that the articles were related to the study. During the COVID-19 pandemic, the surge in Malaysians’ awareness of the importance of urban farming has offered great opportunities for the government to encourage more Malaysian urban communities to participate in urban farming activities. Limitations such as relevant knowledge, area, and space, however, are impediments to urban communities’ participation in these activities. Government initiatives, such as the Urban Community Garden Policy (Dasar Kebun Komuniti Bandar (DKKB)), are still inadequate as some issues are still not addressed. Permanent Food Production Parks (TKPM) and technology-driven practices are seen as possible solutions to the primary problem of land and space. Additionally, relevant stakeholders play a crucial role in disseminating relevant and appropriate knowledge and methodology applicable for urban farming. Partnerships between government agencies, the education sector, and the private sector are necessary to develop modern urban agricultural technologies as well as knowledge, knowhow, and supports to build and sustain urban community participation in urban farming activities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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