Improving urban metabolism through agriculture : an approach to ecosystem services qualitative assessment in Rome
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le cas de l'agriculture péri-et urbaine dans le contexte de la municipalité de Rome soulignant, en particulier, sa contribution aux services écosystémiques fournis à la population urbaine. Ces différents cas d'agriculture participent à la résilience de la ville marquant et influençant le fonctionnement du paysage agricole de la ville. Parmi les différents outils mis en place par la municipalité, nous avons pris en considération les prêts accordés aux jeunes agriculteurs du projet « terre publiques » lancé en 2013 afin de participer au développement de fermes multifonctionnelles visant à la fois à la protection et à la restauration du système agricole. Malgré la demande et volonté d'accès aux terres publiques, aucun réelle politique paysagère ou cadre de planification ont été développées faisant courir le risque de voir ces différentes initiatives sporadiques. Les résultats ont montré que ces fermes multifonctionnelles fournissent un large panel de bénéfices influençant et régénérant le voisinage et que les activités agricoles maintiennent la fonction de sol et fournissent des services écosystémiques essentiels pour la société.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".