Biodiversity can support a greener revolution in Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Asian green revolution trebled grain yields through agrochemical intensification of monocultures. Associated environmental costs have subsequently emerged. A rapidly changing world necessitates sustainability principles be developed to reinvent these technologies and test them at scale. The need is particularly urgent in Africa, where ecosystems are degrading and crop yields have stagnated. An unprecedented opportunity to reverse this trend is unfolding in Malawi, where a 90% subsidy has ensured access to fertilization and improved maize seed, with substantive gains in productivity for millions of farmers. To test if economic and ecological sustainability could be improved, we preformed manipulative experimentation with crop diversity in a countrywide trial (n = 991) and at adaptive, local scales through a decade of participatory research (n = 146). Spatial and temporal treatments compared monoculture maize with legume-diversified maize that included annual and semiperennial (SP) growth habits in temporal and spatial combinations, including rotation, SP rotation, intercrop, and SP intercrop systems. Modest fertilizer intensification doubled grain yield compared with monoculture maize. Biodiversity improved ecosystem function further: SP rotation systems at half-fertilizer rates produced equivalent quantities of grain, on a more stable basis (yield variability reduced from 22% to 13%) compared with monoculture. Across sites, profitability and farmer preference matched: SP rotations provided twofold superior returns, whereas diversification of maize with annual legumes provided more modest returns. In this study, we provide evidence that in Africa, crop diversification can be effective at a countrywide scale, and that shrubby, grain legumes can enhance environmental and food security.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle