The Role of Animals in Eco-functional Intensification of Organic Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
<p>Eco-functional intensification is understood as building synergies in multi-functional and resilient agricultural systems in harmony with their surrounding environment and human systems, to the benefit of diversified production of food and beyond, as in, for example, ecosystem services. Integration of animals into eco-functionally intensified agricultural systems to enhance agricultural, ecological and social systems, can contribute to driving a future sustainable development of organic agricultural and food systems. This approach may respond to challenges of an increasing industrialization of livestock in the global north, a process which has led to heavy reliance on external inputs, and, to a large extent, a detachment of animals from farming systems, especially in the global south. Animals are living sentient beings, but often not acknowledged as such. Complex, well-integrated systems can be organized so that they support the health and welfare of animals, and let these animals be valuable resources within the farming system. There must be an emphasis on diverse genetic inheritance and locally adapted species. Complex systems require complex knowledge which must be continuously developed to respond to current challenges in constantly changing environments, <em>e.g</em>., climate change. A necessary driver in transition towards more eco-functionally intensified agricultural and food systems is a governance system which protect the actors without a voice, <em>e.g</em>., ecosystems, pollinators, animals, and future generations through regulation of consumption patterns, flow of external inputs, and resource use. This requires a change in attitudes both acknowledgment of the importance of protecting the environment, consumption, resource use; and seeing agricultural systems as necessary and valuable contributors to nourishing both people and the earth.</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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».