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Enregistrement W2168305752 · doi:10.2134/agronj2006.0139

Reconsidering Integrated Crop–Livestock Systems in North America

2007· article· en· W2168305752 sur OpenAlexaff
Michael P. Russelle, Martin H. Entz, Alan J. Franzluebbers

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityLivestockAgroforestryMixed farmingAgricultureProfitability indexBusinessGeographyEnvironmental scienceEcologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although integrated crop–livestock systems have been employed globally for millennia, in the past century, farmers in North America have tended toward increased specialization. There is renewed interest in reintegrating crops and livestock because of concerns about natural resource degradation, the profitability and stability of farm income, long‐term sustainability, and increasing regulation of concentrated animal feeding operations. Integrated crop–livestock systems could foster diverse cropping systems, including the use of perennial and legume forages, which could be grown in selected areas of the landscape to achieve multiple environmental benefits. Integrated systems inherently would utilize animal manure, which enhances soil tilth, fertility, and C sequestration. Integration of crops and livestock could occur within a farm or among farms. Both scales of integration rely on farmers' knowledge, motivation, and resources. Despite the numerous benefits that could accrue if farms moved toward on‐farm or among‐farm integration of crops and livestock, the complexity of such systems could constrain adoption. However, farmers should expect that adoption of integrated crop–livestock systems would enhance both profitability and environmental sustainability of their farms and communities. The combination of system complexity and potential for public benefit justify the establishment of a new national or international research initiative to overcome constraints and move North American agriculture toward greater profitability and sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations419
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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