Exploring the design and contributions of urban agroecosystem living labs for sustainable city development
Notice bibliographique
Résumé
Living Labs are open innovation ecosystems within real-life settings, designed to address societal challenges through iterative feedback processes. In the context of promoting sustainable cities, the urban agroecosystem living labs (UALL) approach has garnered increasing attention. This study investigates how UALLs are designed and what their contributions are to promoting the sustainable transition of cities. A content analysis was conducted on UALLs identified in both academic and grey literature, examining their approaches and benefits. This was achieved by mapping UALLs identified in both academic and gray literature. Subsequently, a qualitative assessment of their design was conducted, focusing on their aims, processes, activities, and participants. Their alignment with the Sustainable Development Goals (SDGs) and their contribution to urban sustainability were also explored. The study identified 34 UALLs, which exhibit a remarkable diversity in their design. Besides boosting agricultural productivity and food security, UALLs help shape sustainable cities by promoting responsible food consumption, enhancing community cohesion and resilience, improving greening and biodiversity, supporting climate mitigation, and reducing waste. The most notable UALLs were the AU/LAB Centre for Co-creation and Innovation Opened for Urban Agriculture in Canada, ILVO Living Lab Agrifood Technology in Belgium, and the RUBA Living Lab in Colombia, with holistic approaches that address ecological, economic, and social aspects of urban environments. However, UALLs must align their strategies with the SDGs and strengthen the measurement of their contributions. This paper encourages broader adoption of UALLs, improving its design while expanding its influence in the pursuit of sustainable cities.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».