Positive Futures for Urban Agriculture in Asia? A Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many governments in Asia have recently started formulating policies for urban agriculture (UA), despite challenges regarding food safety, land access, and equity. In this paper, we systematically review the literature on the health, economic, social, and political dimensions of UA in South, East, and Southeast Asia. Our review reveals that key motivations and attitudes framing UA initiatives are distinct to this region, with food safety concerns being a stronger motivating force than ecological benefits or social justice. Heightened skepticism of dominant food systems in this region is contributing to new cultural agricultural geographies. An ideological shift is also occurring whereby agriculture is beginning to be perceived of as a more‐than‐rural activity. Nonetheless, we reveal that narrow and often negative perceptions of agriculture in Asia limits the types and extent to which UA occurs. Land access and tenure security are among the greatest barriers to participation in UA. Our review demonstrates that government support for UA has not always been effective, and we outline how capacity building and leveraging local knowledges have been more effective strategies for achieving socio‐ecological benefits through UA than technological innovation. Overall, UA's benefits are context dependent and vary across lines of difference related to ethnicity, gender, class, and age. This review will serve as a guidepost for future research and policies aiming to support sustainable and equitable UA in the region, and possibly beyond.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».