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Enregistrement W2187329815 · doi:10.1016/bs.aecr.2015.10.002

A Network-Based Method to Detect Patterns of Local Crop Biodiversity

2015· book-chapter· en· W2187329815 sur OpenAlexaff
Mathieu Thomas, Nicolas Verzélen, Pierre Barbillon, Oliver T. Coomes, Sophie Caillon, Doyle McKey, Marianne Élias, Éric Garine, Christine Raimond, Edmond Dounias, D. I. Jarvis, Jean Wencélius, Christian Leclerc, Vanesse Labeyrie, Pham Hung Cuong, Nguyen Thi Ngoc Hue, Bhuwon Sthapit, R. B. Rana, Adéline Barnaud, Chloé Violon, Luis Manuel Arias Reyes, Luis Latournerie Moreno, Paola De Santis, François Massol

Notice bibliographique

RevueAdvances in ecological research/Advances in Ecological Research · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural biodiversityNestednessCrop diversityBiodiversityAgroecosystemCropDiversity (politics)Distribution (mathematics)GeographyAgroforestryEcologyBeta diversitySpecies richnessBiologyAgricultureMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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