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Enregistrement W2053691919 · doi:10.1300/j411v11n01_01

New Dimensions in Agroecology for Developing a Biological Approach to Crop Production

2004· article· en· W2053691919 sur OpenAlexaff
David R. Cléments, Anil Shrestha

Notice bibliographique

RevueJournal of Crop Improvement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroecologyAgroecosystemSustainabilityAgricultureSustainable agricultureAgroforestryEcologyEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Agroecology is emerging from the conceptual realm to become a significant discipline in North America and many parts of the world. We explore 10 dimensions of agroecology that are important in developing a more biologically-based science of agriculture: (1) a new philosophy of agriculture, (2) systems thinking, (3) local adaptation, (4) the non-crop biota, (5) crop autecology, (6) encompassing the agricultural landscape, (7) closing the materials cycle: crops, livestock and local or global cycling, (8) technology and ecology, (9) human ecology, and (10) the natural dimension. Agroecology deals with the applications of ecological principles in agroecosystems and it represents a logical response to shortcomings of conventional agriculture. Current crop production approaches fail to account for biological complexities of agro-ecosytems and the need to feed the world without jeopardizing the sustainability of its life support systems. A key strategy employed by agroecologists is to compare agroecosystems and natural ecosystems systematically, and attempt to integrate knowledge of natural ecosystems into agricultural practice. Through this process, traditional agronomy is elevated to agroecology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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