Economic Factors Affecting Diversified Farming Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In response to a shift toward specialization and mechanization during the 20th century, there has been momentum on the part of a vocal contingent of consumers, producers, researchers, and policy makers who call for a transition toward a new model of agriculture. This model employs fewer synthetic inputs, incorporates practices which enhance biodiversity and environmental services at local, regional, and global scales, and takes into account the social implications of production practices, market dynamics, and product mixes. Within this vision, diversified farming systems (DFS) have emerged as a model that incorporates functional biodiversity at multiple temporal and spatial scales to maintain ecosystem services critical to agricultural production. Our aim is to provide an economists' perspective on the factors which make diversified farming systems (DFS) economically attractive, or not-so-attractive, to farmers, and to discuss the potential for and roadblocks to widespread adoption. We focus on how a range of existing and emerging factors drive profitability and adoption of DFS. We believe that, in order for DFS to thrive, a number of structural changes are needed. These include: 1) public and private investment in the development of low-cost, practical technologies that reduce the costs of production in DFS, 2) support for and coordination of evolving markets for ecosystem services and products from DFS and 3) the elimination of subsidies and crop insurance programs that perpetuate the unsustainable production of staple crops. We suggest that subsidies and funding be directed, instead, toward points 1) and 2), as well as toward incentives for consumption of nutritious food.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle