Successful Organic Production Practices in the Southern Cone
Notice bibliographique
Résumé
The growth of demand of organic products has increased the interest of growers all around the World. To reach a sustainable organic production system, growers have to go through a long and difficult process. Eighty-one successful organic production systems in the Southern Cone of America were evaluated regarding management practices, such as disease control, soil fertility, and biodiversity management. The aim of the study was to determine associations between production techniques, farmer training, experience in organic agriculture, yields obtained, and the contribution of organic production to the profitability of farmers. A multivariate analysis was performed to characterize the variability between systems, correlate the management variables and explain economic sustainability. The economic sustainability of farmers was highly correlated with self-production of fungicides and insecticides, use of permitted commercial fertilizers, organic matter application, the use of natural enemies, commercially permitted fungicides and insecticides and the implementation of preventive practices for disease management. Pest monitoring correlated significantly with farmer training and sustainable practices implementation. Farmer’s perception on the importance of crop diversity in organic production correlated with the importance of external inputs independence, green manure, cover crop, and the experience of farmers in organic production. Farmers who implemented more management practices had yield losses below 20% of total production and a gross margin of organic farming of more than 1.5 times the minimum wage of the country than farmers that implemented few or no management practices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».