Monitoring sustainability of urban agriculture: Who is going to do it and how?
Notice bibliographique
Résumé
• Consistent evidence is needed of sustainability impacts of urban agriculture. • Proper monitoring requires a comprehensive set of sustainability indicators. • Standardisation is needed to compare over time and space. • Cooperation with interest groups or educational institutions can give valuable data. • Convenient tools for data collection and storage are essential. Urban agriculture is often considered a tool to increase the economic, social and environmental sustainability of cities and city food systems. However, sustainability is difficult to measure, resulting in debate about how sustainable urban agriculture truly is. There is therefore a lack of incentive to promote urban agriculture or protect existing initiatives that are threatened by development pressure on urban land. Monitoring the sustainability impact of urban agriculture could provide evidence and enable politicians and decision makers to make informed decisions about whether and where to prioritise different forms of urban agriculture above competing interests. We used case examples from five European cities to identify the challenges involved in monitoring urban agriculture, from selecting indicators and gathering data, to using the results. We found large differences in approach in terms of what topics to monitor and who was responsible, who gathered the data and when, what data was recorded and how they were stored, and how findings were disseminated or published. Based on these experiences, we recommend stronger involvement of existing interest groups and educational institutions in monitoring urban agriculture, and promotion of convenient tools for data collection by citizen science and for long-term data storage.
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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 ».