Analyse des enjeux de fertilisation des cultures en contexte urbain
Notice bibliographique
Résumé
L’agriculture urbaine monte en popularité dans plusieurs villes du monde depuis le début des années 2000. Bien qu’elle comporte plusieurs avantages environnementaux, l’agriculture urbaine comporte aussi son lot d’enjeux techniques. L’objectif de cet essai est de produire une synthèse des différents enjeux de fertilisation qui peuvent émerger dans un contexte urbain, plus spécifiquement sur le territoire de Communauté métropolitaine de Montréal. \nDans un premier temps, un portrait des activités agricoles urbaines sur le territoire à l’étude a été dressé à l’aide d’une revue de la littérature et d’une interprétation qualitative des données disponibles dans le Bottin de producteurs et productrices. Ce portrait a démontré que les agriculteurs urbains retenus favorisent la culture maraîchère, avec 25 entreprises sur 41 répertoriées. De plus, les lieux de production des différentes entreprises variaient grandement. Les plus populaires étaient les cultures en milieux contrôlés (13 entreprises), suivis de la culture au niveau du sol (10 entreprises) et de la combinaison des serres au niveau de sol (9 entreprises). Finalement les techniques de production les plus utilisées étaient la culture en pleine terre (15 entreprises), suivi de la culture en pots ou en bacs (13 entreprises) et la culture en hydroponie (9 entreprises). \nDans un deuxième temps, des entretiens semi-dirigés ont été faits avec des acteurs du milieu de l’agriculture urbaine. Les acteurs étaient d’une part des producteurs agricoles urbains, et d’autre part des producteurs de matières fertilisantes. La synthèse des entrevues a permis d’identifier le modèle d’affaires de chaque entreprise, comprendre leurs opérations et relever les enjeux de production principalement ceux liés à la fertilisation des cultures. \nDans un troisième temps, une analyse de type interjuge a été faite au moyen d’un panel de juges ayant des connaissances approfondies sur les régies de fertilisation. L’analyse interjuge a permis de relever cinq causes d’enjeux de fertilisation ont été identifiés, soit l’approvisionnement des intrants, le contexte urbain, les types de cultures produites, les types de production choisie et le manque de connaissance agronomique. Cinq recommandations ont été faites afin de pallier ces enjeux de fertilisation, soit systématiser les circuits de matières résiduelles, encourager la mise en place de pratiques agricoles durables en ville, étudier à plus grande échelle les enjeux de fertilisation en milieux urbains, créer un guide sur la fertilisation en milieux urbains et améliorer l’accès à des sites de production viables.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».