Notice bibliographique
Résumé
Agroecology – as a scientific discipline and as an approach to sustainable farming practice – has objectives similar to those of organic agriculture. The paper sharpens the profile of both concepts and identifies strengths and weaknesses. The overarching challenge of both is to minimize trade-offs between food and fiber production on the one hand and non-commodity ecosystem services on the other hand. A comparison of the two approaches may well be inspiring, especially for the future development of organic food systems. Best use of human, social and natural capital characterizes organic farmers, especially in developing countries, as documented by many case studies from sub-Saharan Africa. That also applies to organic farms in temperate zones, although usually more external inputs are used in organic farming there. While the profitability of organic farms is comparable to or slightly higher than that of conventional ones, per area food production is lower by an average of 20 to 25 percent in temperate zones. Overly restrictive production standards are often mentioned as the cause, but also a lag in production techniques. One of the main approaches of organic agriculture to augment productivity is ecological or eco-functional intensification. Thereby, the goal is to maintain the ecological and social qualities of the farms and to increase food output. The future development of organic agriculture can be characterized by a comprehensive culture of innovation embracing social, ecological and technological innovations. Such a concept of innovation includes dynamic interactions between farmers and scientists in order to strengthen system resilience and make better use of basic research from a wide range of scientific disciplines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,026 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».