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Enregistrement W2133546574 · doi:10.5539/sar.v4n3p26

Functional Biodiversity in Organic Systems: The Way Forward?

2015· article· en· W2133546574 sur OpenAlexvenueno aff
Paolo Bàrberi

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRegione ToscanaScuola Superiore Sant'Anna
Mots-clésAgricultural biodiversityAgroecosystemBiodiversitySustainabilityEcosystem servicesAgroforestryOrganic farmingAgricultureBusinessPrioritizationEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental planningGeographyEcologyEnvironmental scienceBiologyEcosystemProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Trends in EU agricultural policies recognize an increasingly important role to biodiversity conservation and use in agroecosystems, including organic ones. However, along with their economic success, organic systems are facing a risk of ‘conventionalization’, i.e. the prevalence of input substitution over agroecologically-based crop management. Understanding what is functional agrobiodiversity and when it can be successfully applied in organics may help strengthen the recognition of organic farming as the reference management system for agricultural sustainability. Here functional agrobiodiversity is defined as a subset of total biodiversity identified at the gene, species or habitat level able to deliver a given agroecosystem service, which extent increases with diversity in the functional group. Different functional agrobiodiversity categories are identified, compared to biofunctionality, and used to illustrate the mechanisms through which they can support agroecosystem services and consequently sustainability. Three case studies taken from the author’s own research are used as examples to illustrate functional agrobiodiversity’s potential in organic systems as well as open questions. Results show that (i) functional agrobiodiversity has potential to support agroecosystem services but it is not possible to generalize the effects; (ii) a given functional biodiversity element may create conflicts between different target agroecosystem services. In those cases, prioritization of services is required.</p>

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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