Pesticide Use and World Food Production: Risks and Benefits
Notice bibliographique
Résumé
For most of the next century, we will need to produce enough food for nine billion people instead of the six billion we are trying to feed today. If we try to improve the average diet as well, we may need to double annual world food production for most years of the next century. There is not much more land that can be devoted to agriculture without having an enormous environmental impact on forested or wilderness areas. Furthermore, a higher proportion of agricultural land may be used industrially to produce fuel or fibre instead of food. Thus, we may need to grow twice as much food on even less land than we are using today. We are currently using $35 billion worth of pesticides each year in agriculture, world wide. What will the benefits and risks be if this level of pesticide use is continued or increased? What will they be if pesticide use is discontinued? Several years ago, farmers in highly developed, industrialized countries could expect a three or four fold return on money spent on pesticides. Is this still true? Can we meet world food demands if producers stop using pesticides because of reduced economic benefits? Can better IPM preserve the economic benefits of pesticide use? Although crop losses are currently greatest in less industrialized countries, can we meet the educational and training requirements to safely increase pesticide use in these areas? These are just some of the questions facing scientists and pest management experts as agriculture faces its greatest challenge in history between now and the year 2100.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».