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Enregistrement W4414374264 · doi:10.1177/24557471251371533

Nurturing Socio-ecological Spaces Through Urban Gardening Practices in India: An Exploration of Alternate Imaginations

2025· article· en· W4414374264 sur OpenAlexaff
Deborah Dutta, Amrita Hazra

Notice bibliographique

RevueUrbanisation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Meaning (existential)Space (punctuation)Nature versus nurturePoliticsSituatedEthnographyCraftQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to largely opaque processes of consumption and production in urbanised spaces, the dependence of humans on food ecosystems is largely invisibilised. To counter this challenge, a growing awareness about industrial food production and consumption patterns along with a need to create alternatives has given rise to a range of small-scale food-growing initiatives in urban areas. This study focuses on urban spaces in seven Indian cities to examine how alternative, localised practices—such as urban gardening—can foster civic participation and promote relational well-being. Based on a qualitative study involving growers’ narratives, we argue that urban gardening can nurture a generative space to meaningfully engage with the local socio-ecological systems. Drawing on Soja’s concept of ‘Thirdspace’, the study explores ways in which the gardening space serves as a hybrid site embedding growers’ evolving imagination and negotiated meaning of cultivated spaces. The study characterises ways in which community gardening can be an educational, social practice to bridge personal motivations with political commitments aligned with ecological sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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