Capacity of Ontario municipal planning departments to support local and regional agri- food systems
Notice bibliographique
Résumé
Municipalities play an important role in supporting and facilitating agri-food system growth that is economically sound, environmentally sustainable, and aligned with provincial priorities. Municipal planning departments have the ability to enhance or hinder agri-food systems through the creation, implementation, and enforcement of policies, programs, and initiatives related to agriculture and agri-food systems. Research carried out in 2020- 2021 revealed that municipal capacity in Ontario’s Greenbelt region is varied in terms of staffing, budget, knowledge, and department structure, among other factors. The impacts of municipal capacity affect whether municipalities are able to proactively or reactively plan for agri-food systems. This project looks to extend previous research based in the Greenbelt to the rest of the province. The Greenbelt region of Ontario is unique and is not representative of municipal experiences in less urbanized regions. Assessing municipal capacity to support agri-food systems is important to understanding the ways varied municipal capacity impacts the agri- food sector (programs, policies, plans, etc.), helping to target provincial government support, and allowing for knowledge sharing between municipalities. This project will include both Southern and Northern Ontario and aims to capture the range of agri-food related challenges facing regional governance across the province. Funding: OMAFRA through the Ontario Agri-food Innovation Alliance
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».