A Network-Based Method to Detect Patterns of Local Crop Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we develop new indicators and statistical tests to characterize patterns of crop diversity at local scales to better understand interactions between ecological and socio-cultural functions of agroecosystems. Farms, where a large number of crops (species or landraces) is grown, are known to contribute a large part of the locally available diversity of both rare and common crops but the role of farms with low diversity remains little understood: do they grow only common varieties—following a nestedness pattern typical of mutualistic networks in ecology—or do ‘crop–poor’ farmers also grow rare varieties? This question is pivotal in ongoing efforts to assess the local-scale contribution of small farms to global agrobiodiversity. We develop new network-based approaches to characterize the distribution of local crop diversity (species and infra-species) at the village level and to validate these approaches using meta-datasets from 10 countries. Our results highlight the sources of heterogeneity in crop diversity at the village level. We often identify two or more groups of farms based on their different levels of diversity. In some datasets, ‘crop–poor’ farms significantly contribute to the local crop diversity. Generally, we find that the distribution of crop diversity is more heterogeneous at the species than at the infra-species level. This analysis reveals the absence of a general pattern of crop diversity distribution, suggesting strong dependence on local agro-ecological and socio-cultural contexts. These different patterns of crop diversity distribution reflect an heterogeneity in farmers’ self-organized action in cultivating and maintaining local crop diversity, which ensures the adaptability of agroecosystems to global change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».