Recent challenges and new possibilities with urban agriculture in Victoria, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Increasing urbanization generates new challenges for cities, including housing shortages, environmental degradation, public health concerns, and food security issues, just to mention a few. High levels of food insecurity can motivate planners to increase their support for community gardening forms of urban agriculture. The COVID‐19 pandemic has amplified many pressures of urban living. In this paper, we focus on challenges around urban agriculture activities, in particular, exploring regulatory approaches and limitations when it comes to growing food in cities. This study uses qualitative research methods to explore the main barriers to urban agriculture as perceived by community‐based groups in Victoria, British Columbia. Data collection included 18 semi‐structured, face‐to‐face interviews, and two community mapping workshops with local residents, government officials, and non‐governmental groups. Data analysis generated initial codes and themes that revealed “urban agriculture zones” and “garden‐style” apartment housing as important avenues for urban agriculture projects. These findings are relevant in Victoria, where more than half of the population lives in apartments. A food action plan is a regulatory mechanism that can boost food production when aligned with the official community plan. Any progress towards far‐reaching changes, however, requires an efficient urban agriculture development process, including creating site inventories, increasing stakeholder participation, reducing waitlists, and tackling high land prices.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».