A global perspective of the richness and evenness of traditional crop-variety diversity maintained by farming communities
Notice bibliographique
Résumé
Varietal data from 27 crop species from five continents were drawn together to determine overall trends in crop varietal diversity on farm. Measurements of richness, evenness, and divergence showed that considerable crop genetic diversity continues to be maintained on farm, in the form of traditional crop varieties. Major staples had higher richness and evenness than nonstaples. Variety richness for clonal species was much higher than that of other breeding systems. A close linear relationship between traditional variety richness and evenness (both transformed), empirically derived from data spanning a wide range of crops and countries, was found both at household and community levels. Fitting a neutral "function" to traditional variety diversity relationships, comparable to a species abundance distribution of "neutral ecology," provided a benchmark to assess the standing diversity on farm. In some cases, high dominance occurred, with much of the variety richness held at low frequencies. This suggested that diversity may be maintained as an insurance to meet future environmental changes or social and economic needs. In other cases, a more even frequency distribution of varieties was found, possibly implying that farmers are selecting varieties to service a diversity of current needs and purposes. Divergence estimates, measured as the proportion of community evenness displayed among farmers, underscore the importance of a large number of small farms adopting distinctly diverse varietal strategies as a major force that maintains crop genetic diversity on farm.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».