Are Organic Standards Sufficient to Ensure Sustainable Agriculture? Lessons From New Zealand’s ARGOS and Sustainability Dashboard Projects
Notice bibliographique
Résumé
<p>Our review concludes that organic standards need to account for a broader set of criteria in order to retain claims to ‘sustainability’. Measurements of the ecological, economic and social outcomes from over 96 kiwifruit, sheep/beef and dairy farms in New Zealand between 2004 and 2012 by The <em>Agricultural Research Group on Sustainability</em> (ARGOS) project showed some enhanced ecosystem services from organic agriculture that will assist a “land-sharing” approach for sustainable land management. However, the efficiency of provisioning services is reduced in organic systems and this potentially undermines a “land-sparing” strategy to secure food security and ecosystem services. Other aspects of the farm operation that are not considered in the organic standards sometimes had just as much or even a greater effect on ecosystem services than restriction of chemical inputs and synthetic fertilisers. An organic farming version of the <em>New Zealand Sustainability Dashboard</em> will integrate organic standards and wider agricultural best practice into a broad and multidimensional sustainability assessment framework and package of learning tools. There is huge variation in performance of farms within a given farming system. Therefore improving ecosystem services depends as much on locally tuned learning and adjustments of farm practice on individual farms as on uptake of organic or Integrated Management farming system protocols.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».