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Enregistrement W7130308651 · doi:10.5593/sgem2025v/3.2/s11.34

INTERNATIONAL EXPERIENCE IN AGRICULTURAL LAND PROTECTION THROUGH SPATIAL PLANNING METHODS (REVIEW PAPER)

2025· article· W7130308651 sur OpenAlexaboutno aff
Desislava Parashkevova-Simeonova, Milena Moteva

Notice bibliographique

RevueInternational Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM ... · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand-use planningAgricultural landLand managementSpatial planningLand useAgricultural productivityAgricultureLand developmentRegional planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While urban land use planning receives much attention in land management in Bulgaria, agricultural land use planning has been significantly neglected. Today, more than ever, effective and efficient land use planning is needed to address the global and local challenges, such as protecting prime agricultural lands for food production, achieving sustainable productivity gains, improving water use efficiency, reducing greenhouse gas emissions, etc. The objective of the paper is to review the international experience in rural and agricultural land use planning and its theoretical foundations, to identify and analyze the gaps in Bulgarian legislation in this area, and to develop some scientific ideas for including agricultural land planning into Bulgarian Regulatory Framework and its further implementation in practice. The need for agricultural territory planning in Bulgaria is emphasized. Intra-zoning of agricultural land on a holistic basis is proposed as a useful planning method for balancing agricultural development with the environmental protection, while maintaining both land productivity and the quality of natural resources. Information from strategic planning documents and literature resources from the USA, Canada, Australia, European and other countries is presented and analyzed. Issues of building permits, land categorization systems and assessment of land suitability for growing agricultural crops are studied.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,017
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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