Modelo urbano de produção rural verticalizado como alternativa de segurança alimentar às grandes cidades : um estudo da viabilidade econômica e organizacional do modelo vertical canadense e do modelo horizontal brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Há expectativas entre os demógrafos que a população humana global aumente nos próximos 50 anos alcançando o número de 9,2 bilhões. Esse fenômeno implicará a necessidade de obter 109 hectares de terras adicionais a fim de se produzir alimentos para toda sociedade, ou seja, uma área aproximada ao tamanho do Brasil. Por outro lado, não há essencialmente a quantidade de terras com a qualidade necessária a esta finalidade. Sendo assim, torna-se importante às grandes cidades uma remodelação em suas formas de planejamento urbano envolvendo modelos alternativos e assistenciais à fomentação da produção de alimentos, tendo como junção o rural com o urbano. É sob essa perspectiva que o presente trabalho tem como objetivo esboçar uma discussão sobre a importância dos sistemas de produção rural verticalizados para a manutenção da oferta de alimentos, equilíbrio dos preços médios e o bem estar às gerações futuras. Para tanto, o método utilizado para averiguação de viabilidade desse modelo verticalizado de produção rural foi uma pesquisa in locu na Companhia Alterrus Vertical Crop localizado em Vancouver – Canadá sob a condição observatório participante aplicando o Teste NCIC. Os resultados desse trabalho mostraram uma viabilidade econômica favorável à implantação de modelos verticalizados de produção rural em grandes centros urbanos, bem como uma discussão por meio de uma matriz SWOT das principais virtudes desse modelo ressaltando os pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças ao que se pode definir como modelos horizontais de produção rural.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".