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Record W2994546486 · doi:10.4000/vertigo.26215

Estimation de la contribution de la production potagère domestique au système alimentaire local

2019· article· fr· W2994546486 on OpenAlexvenueno aff
Maxime Marie

Bibliographic record

VenueVertigO · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicUrban Agriculture and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article est d’interroger la contribution des productions potagères domestiques dans le fonctionnement des systèmes alimentaires locaux, il s’appuie sur l’étude comparée de trois agglomérations de l’ouest de la France : Rennes, Caen, et Alençon. La méthodologie mise en place pour cette recherche repose sur un inventaire à échelle fine des espaces de la production potagère et sur une enquête auprès de jardiniers cultivant un potager. Les résultats montrent que les surfaces dédiées à la production potagère, bien que souvent mésestimées, sont très importantes dans les agglomérations étudiées (près de 45 ha à Rennes, un peu plus de 50 ha à Caen et environ 25 ha à Alençon). Ce travail fait ainsi apparaître la place centrale des potagers cultivés dans les jardins privés des maisons au sein des surfaces potagères totales. Leur inscription spatiale n’est pas homogène et rend compte des effets de la morphologie urbaine et de la composition sociale des quartiers. On constate également que les villes les plus marquées par la présence des catégories populaires et des retraités sont celles où les surfaces de potagers par ménage sont les plus importantes. Enfin, une estimation de la contribution des productions potagères domestiques au système alimentaire local a été mise en place. Elle montre que cette contribution est différenciée suivant les agglomérations et les quartiers, et ce, en fonction de plusieurs paramètres : la composition sociale de la population, la morphologie urbaine et l’accès à un espace de culture.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.103

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations23
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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