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Enregistrement W4296848534 · doi:10.3390/land11101628

Ecological Civilization in Practice: An Exploratory Study of Urban Agriculture in Four Chinese Cities

2022· article· en· W4296848534 sur OpenAlexaff
Alesandros Glaros, Geoff Luehr, Zhenzhong Si, Steffanie Scott

Notice bibliographique

RevueLand · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban agricultureContext (archaeology)GrassrootsChinaAgricultureUrban planningGeographyFood securityUrban ecosystemSloganEconomic growthPolitical scienceEnvironmental planningEcologyUrbanizationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinese development priorities have, since 2012, been formally framed under the slogan “Ecological Civilization” (EC). Simultaneously, urban agriculture (UA) has emerged as a potential strategy to contribute to urban food security in China, in wake of the COVID-19 pandemic. In this paper, we interrogate EC as an approach to urban and agricultural development in China and explore how EC manifests in practical terms, through a case study of urban agriculture. Over four months, we conducted on-site interviews and surveys with UA practitioners in four Chinese cities to understand how their experiences are negotiated with the state, in the context of EC. We find through our case study that capital-intensive and peri-urban approaches to UA are favoured in the context of EC, while small-scale intra-urban initiatives are actively discouraged in policy but passively accepted in practice and enforcement. This is despite all forms of UA promoting key goals for EC, including beautifying urban areas, increasing the quality of life for urban residents, and reconnecting individuals with food growing culture. Despite novel developments in innovative agricultural practices in both rural and urban contexts, the EC pathway risks overlooking grassroots initiatives and meeting local residents’ needs.

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)0,000
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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