Stadsodling i Hamnparken, Nyhamnen Malmö
Bibliographic record
Abstract
Befolkningen ökar och städer blir tätare. Detta skapar ett behov av att utöka matproduktionen och stärka livsmedelsförsörjningen i staden, samt bygga upp platser för mental hälsa och social interaktion. Ett möjligt sätt att göra detta är genom att börja stadsodla. I en stad finns mycket outnyttjad yta, som inte har någon funktion och den kan med fördel odlas på. \nDenna undersökning går ut på att pröva Torontomodellen, ett verktyg framtaget i Toronto för att ge stöd i beslutfattandet kring undersökningar av urban mark för potentiell stadsodling. Detta kommer att göras med hjälp av en analys i en av Malmös före detta industriområden, Hamnparken i Nyhamnen. Frågan är om platsen kan fungera som potentiell yta för användningsområdet stadsodling. Torontomodellen fokuserar på att undersöka föroreningarna i marken och det görs genom att historiskt granska platsen samt ta ut markprover för kemiska analyser. Genom att följa modellens fyra steg kan man se om platsen är möjlig för odling eller ej. \nTorontomodellen delas upp i en historiesökning, samt en markanalys, som i detta fall gav olika resultat. Efter den första delen klassades platsen som hög risk för förekomst av föroreningar och var därmed inte optimal för odling. Markanalysen gav däremot resultatet att platsen klassas som medium risk. Detta ger platsen en chans att fungera som odlingsplats om man tillämpar jordförbättringar. Denna omvärdering uppmärksammades endast för att Torontomodellen prövades i denna undersökning. Det mest oroande från resultatet var däremot halten av bly, vilket kräver vidare undersökning och åtgärder för att en säker stadsodling ska kunna genomföras. Förslag på möjliga åtgärder som kan tillämpas är fytoremediering samt upphöjda bäddar. Torontomodellen är en bra grundmodell för syftet, men behöver uppdateras för att effektivt och säkert kunna användas under svenska förhållande.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.025 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".