Bibliographic record
Abstract
Même si le Brésil a inclus l’agriculture urbaine dans son programme de lutte contre la faim, les obstacles à son déploiement, à l’entretien et à son maintien dans le temps sont encore nombreux. Plusieurs métropoles brésiliennes ont élaboré des plans d’appui à l’agriculture urbaine dans une perspective d’atteinte des objectifs de durabilité sans toutefois mettre en place des politiques publiques ayant des effets facilitateurs. Les questions auxquelles cet article tente de répondre sont : Quelle marge de manoeuvre possèdent les jardiniers urbains pour mener à bien leurs projets et influencer les politiques publiques municipales d’agriculture urbaine ? Et quel est l’avenir de l’agriculture urbaine et périurbaine (AUP) dans les métropoles brésiliennes ? Le potentiel de pérennisation de l’AUP a été étudié dans les métropoles de São Paulo, Florianópolis et Salvador de Bahia. Nous avançons que l’avenir de l’AUP au Brésil dépendra de la capacité des acteurs à négocier et élaborer des outils et politiques publiques à l’échelle municipale. Les processus de négociation de l’accès à l’espace public sur l’échiquier urbain seront analysés, ainsi que les gains réalisés dans chacune des villes, par le biais de la théorie de la régulation sociale.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".