Agricultura Urbana em Portugal: Constrangimentos e Oportunidades Para Uma Política Pública Alimentar
Bibliographic record
Abstract
Compreender se existe em Portugal uma conjuntura propicia à formulação, implementação e institucionalização de políticas alimentares e de que modo as práticas de Agricultura Urbana existentes podem potenciar esse processo são as questões examinadas neste artigo. A análise é suportada num inquérito a 16 autarquias locais que identificou áreas de constrangimento e potenciadoras ao desenvolvimento das iniciativas locais. Argumenta-a que a literatura é omissa em relação ao contributo da sociedade civil na formulação e desenvolvimento das políticas alimentares. A relativa fragilidade da sociedade civil Portuguesa comparativamente a outros países pode explicar porque ainda não foram formuladas políticas públicas à escala local em Portugal. Este argumento é ilustrado através de dois estudos de caso internacionais, Toronto e Paris. Os resultados confirmam um conjunto de oportunidades à escala nacional e local, não obstante as debilidades existentes. Tomando como referência os exemplos internacionais, sugere-se uma maior intervenção da academia na capacitação e inclusão dos atores relevantes na formulação, implementação e institucionalização de políticas alimentares em Portugal.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".