MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1534167966 · doi:10.26786/1920-7603(2014)1

Priorities for Research and Development in the Management of Pollination Services for Agricultural Development in Africa

2014· article· en· W1534167966 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Gemmill‐Herren, Peter Kwapong Kwapong, Kwame Aidoo, Dino J. Martins, Wanja Kinuthia, Mary Gikungu, Connal Eardley

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesPollinationAgricultureBiodiversityFood securityBusinessPollinatorEnvironmental resource managementAgroforestrySustainabilityEnvironmental planningAgroecosystemAgricultural biodiversityProvisioningNatural resource economicsEcologyGeographyEcosystemBiologyEnvironmental scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is increasingly recognized that a sustainable future for agriculture must build on ecosystem services. Pollination is an important ecosystem service in all agroecosystems. In much of Africa the main challenge is conserving pollinator biodiversity in traditionally “ecologically-intensive” agroecosystems that are changing to meet different demands for food security and poverty alleviation, rather than safeguarding pollination in transition from conventional agricultural systems, with a high reliance on purchased inputs, to “ecologically-intensive” agroecosystems using natural inputs provided by biodiversity. Priority issues for research and development in pollination services in Africa include, inter alia: quantification and documentation of pollination deficits and finding measures to address these; socio-economic valuation of pollinator-friendly practices; assessment of lethal and sub-lethal effects of farming methods, such as pesticide use, on crop pollinators; identification of habitat management practices that enhance synergies between pollinator lifecycles and crop growing patterns; and policy analysis in relation to drivers and trends in pollination services and management.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pollination EcologyMême sujetAgricultural Innovations and PracticesTravaux en français237 207