Participatory mapping of regional food assets using volunteered geographic information systems
Notice bibliographique
Résumé
Local food systems are increasingly being studied in response to the threats imposed on global agri-industrial food systems. Central to local food is the community who is imaging and implementing diverse and hyper-local food assets, which are making a significant, but largely unknown, contribution to food security, resiliency, and sustainability. It is important to align these assets with broader regional food policies, programs, and regulations. However, there are few mechanisms to engage stakeholders or share local information. One possible mechanism to learn about local food assets is volunteered geographic information (VGI); a phenomenon that blends crowdsourcing, citizen science, and online mapping. It is currently being studied for its ability to engage and gather information from diverse and under-represented groups. This policy-relevant research investigates how VGI can support greater engagement and knowledge sharing across diverse food stakeholders. To achieve this objective, the VGI system framework is established to study the processes that support the creation of VGI. Next, the new era of food mapping, dubbed Food Mapping 2.0, is investigated to understand the impact evolving mapping techniques have on the engagement of food stakeholders. Lastly, the VGI systems framework, which is embedded in participatory geographic information system and participatory action research methods, is applied to support participatory mapping of regional food assets in Durham Region. His research gathered contributions on over 200 food assets in Durham Region – an upper-tier municipality just east of Toronto consisting of eight lower-tier municipalities – effectively capturing the distributed intelligence of government, not-for-profit, and community stakeholders. The crowdsourced data include locations, descriptions, and media related to farms, markets, community gardens, foodscapes, and other innovative food assets. The community identified urban food assets as a central strength of the regional food system. Overall, this project enabled the creation of an open food assets dataset, further supporting the development of an online Food Assets map and a Crowdsourcing Urban Food Assets report, which are collective used to inform future food policy, regulation, and program development. Overall, this research revealed a uniquely local and community-driven perspective about food system assets within Durham, while serving as a prototype of the VGI systems framework.
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 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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».