Globally important agricultural heritage systems (giahs) of china: the challenge of complexity in research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The challenge of researching Globally Important Agricultural Heritage Systems (GIAHS) as complex systems forms the subject matter of this study. Complex adaptive systems are those that combine natural ecological processes with human interactions to produce a mutually supportive agro‐ecological system. In China, these highly varied systems have the added dimension of long historical time, in that they have evolved over many centuries and thus add a historical dimension to the natural and human dimensions of complexity. In preparing research on GIAHS, it is clear that seeing GIAHS sites as whole systems is an essential starting and ending point. Examining the adaptive capacity of a GIAHS with its multiple scales and complex interdependencies is a major challenge for researchers accustomed to specialized disciplinary thinking. A GIAHS represents a mature agro‐ecological system with human agency as a central component that has been honed over many centuries, and has already adapted to many perturbations and changes. The beauty of the GIAHS is in the integration of custom, knowledge, and practice, and it should be studied for its “wholeness” as well as for its resilience and capacity for “self organization.” The agro‐ecological approach opens the possibility of researching a system as a whole and of taking its complexity seriously. This study reviews the essential features of the GIAHS as a complex adaptive system where uncertainty is normal and surprise is welcome and, in a case study of Qingtian rice–fish culture system, focuses on new perturbations, namely loss of young people and the introduction of tourism.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».