Effects of industrial agriculture on climate change and the mitigation potential of small-scale agro-ecological farms.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract According to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), agriculture is responsible for 10-12% of total global anthropogenic emissions and almost a quarter of the continuing increase of greenhouse gas (GHG) emissions. Not all forms of agriculture, however, have equivalent impacts on global warming. Industrial agriculture contributes significantly to global warming, representing a large majority of total agriculture-related GHG emissions. Alternatively, ecologically based methods for agricultural production, predominantly used on small-scale farms, are far less energy-consumptive and release fewer GHGs than industrial agricultural production. Besides generating fewer direct emissions, agro-ecological management techniques have the potential to sequester more GHGs than industrial agriculture. Here, we review the literature on the contributions of agriculture to climate change and show the extent of GHG contributions from the industrial agricultural system and the potential of agro-ecological smallholder agriculture to help reduce GHG emissions. These reductions are achieved in three broad areas when compared with the industrial agricultural system: (1) a decrease in materials used and fluxes involved in the release of GHGs based on agricultural crop management choices; (2) a decrease in fluxes involved in livestock production and pasture management; and (3) a reduction in the transportation of agricultural inputs, outputs and products through an increased emphasis on local food systems. Although there are a number of barriers and challenges towards adopting small-scale agro-ecological methods on the large scale, appropriate incentives can lead to incremental steps towards agro-ecological management that may be able to reduce and mitigate GHG emissions from the agricultural sector.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».