Beyond food: A stochastic model to estimate the contributions of urban agriculture to sustainability
Notice bibliographique
Résumé
In the first decades of the 21st century, urban agriculture has gained attention for its role in enhancing food security, particularly in developing nations. Additionally, it is commonly assumed that urban agriculture also has positive implications for other aspects of urban sustainability, such as mitigating runoff and creating job opportunities. However, the extent of these contributions has not been extensively quantified. This study aims to address this gap by presenting a stochastic model that quantifies the contributions of urban agriculture to urban sustainability, using Sant Feliu de Llobregat, a Mediterranean city, as a case study. We assessed eight indicators, including accessibility to green areas, food self-reliance, green surface area per capita, job creation, NO2 sequestration, runoff mitigation, urban heat island effect, and volunteer participation. These indicators were estimated across twelve different simulated scenarios using 1000 Monte Carlo simulations for each scenario, to account for uncertainties. The findings revealed that the contributions of urban agriculture are not straightforward, as they are influenced by factors such as garden typology and location. Although urban agriculture typically originates as a grassroots movement, it often receives administrative support. Therefore, strategic planning can be employed to maximize the contributions of urban agriculture to urban sustainability and minimize trade-offs between social and environmental benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».