Landscape diversity and the resilience of agricultural returns: a portfolio analysis of land-use patterns and economic returns from lowland agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Conventional agriculture is increasingly based on highly specialized, highly productive farms. It has been suggested that 1) this specialization leads to farms that lack resilience to changing market and environmental conditions; and 2) that by decreasing agricultural diversity, the resilience of the farming system also decreases. We used agricultural gross margin (GM) forecasts from 1966 to 2010 and remote sensing data from agricultural landscapes in the lowland UK, in conjunction with modern portfolio theory, to test the hypothesis that decreasing land-use diversity results in landscapes that provide higher, but more volatile, economic returns. We considered the role of spatial scale on the expected levels of volatility and resilience of agricultural returns. We found that: 1) there was a strong linear trade-off between expected GMs and the expected volatility of those GMs in real lowland agricultural landscapes in the UK; 2) land-use diversification was negatively correlated with expected GMs from agriculture, and positively correlated with decreasing expected volatility in GMs; 3) the resilience of agricultural returns was positively correlated with the diversity of agricultural land use, and the resilience of agricultural returns rose quickly with increased land-holding size at small spatial extents, but this effect diminished after landholdings reached 12,000 hectares. Land-use diversity may have an important role in ensuring resilient agricultural returns in the face of uncertain market and environmental conditions, and land-holding size plays a pivotal role in determining the relationships between resilience and returns at a landscape scale. Creating finer-grained land-use patterns based on pre-existing local land uses may increase the resilience of individual farms, while maintaining aggregate yield across landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».