Global growth and stability of agricultural yield decrease with pollinator dependence
Notice bibliographique
Résumé
Human welfare depends on the amount and stability of agricultural production, as determined by crop yield and cultivated area. Yield increases asymptotically with the resources provided by farmers' inputs and environmentally sensitive ecosystem services. Declining yield growth with increased inputs prompts conversion of more land to cultivation, but at the risk of eroding ecosystem services. To explore the interdependence of agricultural production and its stability on ecosystem services, we present and test a general graphical model, based on Jensen's inequality, of yield-resource relations and consider implications for land conversion. For the case of animal pollination as a resource influencing crop yield, this model predicts that incomplete and variable pollen delivery reduces yield mean and stability (inverse of variability) more for crops with greater dependence on pollinators. Data collected by the Food and Agriculture Organization of the United Nations during 1961-2008 support these predictions. Specifically, crops with greater pollinator dependence had lower mean and stability in relative yield and yield growth, despite global yield increases for most crops. Lower yield growth was compensated by increased land cultivation to enhance production of pollinator-dependent crops. Area stability also decreased with pollinator dependence, as it correlated positively with yield stability among crops. These results reveal that pollen limitation hinders yield growth of pollinator-dependent crops, decreasing temporal stability of global agricultural production, while promoting compensatory land conversion to agriculture. Although we examined crop pollination, our model applies to other ecosystem services for which the benefits to human welfare decelerate as the maximum is approached.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».