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Enregistrement W4386562184 · doi:10.32920/24085137.v1

Bylaws for biodiversity: re-modelling City of Toronto's Municipal Code Chapter 489: Grass and Weeds

2023· preprint· en· W4386562184 sur OpenAlexaffabout
Carly Murphy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensCarleton UniversityToronto Metropolitan UniversityCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawnStewardship (theology)BiodiversityEnvironmental stewardshipGeographyPolitical sciencePublic administrationLawEnvironmental resource managementEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The glorification of the manicured lawn is a result of a colonial history of English landscape practices that were adopted in North America. As climate science and evidence of biodiversity loss are now at the forefront of public policy, environmentalists and ecologists are questioning the value of the lawn that has been engrained into North American society. The evolution of weed and grass by-laws in municipalities across Ontario tend to limit property owners’ and occupants’ rights to express environmental and cultural beliefs through the planting of natural landscapes that differ from the traditional-style lawn. This paper examines the City of Toronto Municipal Code Chapter 489, Grass and Weeds, which is compared and contrasted with five North American municipalities property standards and weed and grass by-laws. The by-law is challenged and questioned against the City’s environmental strategies that promote alternative</p> <p>landscaping practices. This paper is intended to provide insightful recommendations on how the City of Toronto and other similar municipalities can revise their weed and grass by-laws through a proposed model by-law intended to support environmental stewardship.</p> <p><br></p> <p>Key Words:</p> <p><br></p> <p>Natural garden, lawn, by-law, policy, landscape, biodiversity, Canada.</p>

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,165 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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