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Enregistrement W1511602637 · doi:10.5772/24172

Climate Change Adaptation using Agroforestry Practices: A Case Study from Costa Rica

2011· book-chapter· en· W1511602637 sur OpenAlexaffabout
Maren Oelbermann, E. Carolyn

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroforestryGeographyAgricultureClimate changeDeforestation (computer science)LivestockLand useEnvironmental scienceForestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional agricultural practices in tropical latitudes, using modern plant breeding techniques, fertilizers, and irrigation, have resulted in an increased grain yield (Huxley, 1999). However, these agricultural practices have also played a major role in increasing the global total area of marginal land that is now substandard for the long-term production of food and livestock (FAO, 1990), and has contributed significantly to the accumulation of greenhouse gases in the atmosphere (IPCC, 2007). Such activities are most notable in developing countries which are strongly affected by climate change due to their lower capacity to adapt compared to developed nations (IPPC, 2007). Comparatively, developed nations have the infrastructure and financial capabilities to cope more effectively to a changing climate. As a result of the inherent environmental degradation and poverty associated with deforestation and conventional agriculture, there is a resurgence in the implementation of sustainable land-use practices including agroforestry (Kandji et al., 2006). In this paper agroforestry is defined as the deliberate integration of woody species with agricultural crops and/or pastures on the same land-unit resulting in the integration of economical and ecological interactions between components (Young, 2002). The cultivation of trees in combination with agricultural crops was a common practice dating back to the beginning of plant and animal domestication. Since then, several models of various agroforesry practices, from Asia, Africa and Europe to North and South America, have been developed (King, 1987). In tropical latitudes, farmers imitated vertical forest structure and diversity by planting a variety of crops with different growth habits. It was not unusual to plant up to 24 species on a plot one-tenth of a hectare with each layer corresponding to the natural stratification of a tropical forest (King, 1987). Until the 1860s, the focus of agroforestry practices was on tree production. It was not until 1975, when the International Development Research Centre (IDRC) in Canada concluded that priority in research should be given to combined agroforestry production systems in tropical regions in order to optimize land-use, establish food security, and address the increasing problem of environmental degradation (King, 1987). Since then, agroforestry practices were promoted as a sustainable land-use management system in developed and developing countries. For example, agroforestry practices range from low-input systems such as alley cropping and short-term improved fallow with leguminous shrubs to shade-grown coffee (Coffea arabica L.) in tropical regions and high-input cereal-legume systems and riparian plantings in temperate biomes (Nair, 1993; Gordon & Newman, 1997).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,087 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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