Farmer perception and utilization of leaf functional traits in managing agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using knowledge of leaf functional traits, such as those forming the leaf economics spectrum (LES), to understand plant responses to environmental change is well‐established and now being more widely applied to agroecosystems. Yet, little is known about how farm managers invoke leaf functional traits to inform management decisions. The objectives of this research were to (1) evaluate whether farmers use knowledge of intraspecific trait variation (ITV) in LES traits (or trait proxies) of target crops as response indicators of management conditions; (2) determine whether LES trait values are ranked consistently among multiple farmers along a “Farmer Leaf Economics Spectrum” (FES); (3) evaluate how a FES corresponds to the LES; and (4) identify the farmer and farm attributes that best predict the agreement between the FES and the LES. We collaborated with coffee (Coffea arabica) farmers in the Turrialba Valley, Costa Rica. We used a visual elicitation tool of fresh leaves along an intraspecific spectrum of leaf size, leaf thickness and leaf colour (as a proxy for leaf nutrients); respondents were asked to rank leaves in response to shade and nutrient scenarios as well as yield potential. On‐farm biophysical data, management practices and socio‐economic attributes were also collected. The majority of farmers demonstrated a developed system of utilizing coffee leaf and whole‐plant ITV as indicators of management practices. Farmers managing smaller farms tended to more commonly acknowledge ITV in LES chemical–morphological traits, as compared to those managing large farms. The agreement between a respondent‐identified ranking of leaf thickness ITV as a function of light environment and an empirically defined thickness‐to‐light ranking was partially explained by farmers’ physical engagement with plants. Synthesis and applications. In scientific literature, analyses of crop intraspecific trait variation have provided important insights into the mechanistic bases of multiple key agroecological processes. We demonstrate that farmers use crop leaf trait variation as an indicator to both evaluate management prescriptions and to initiate management actions including shade‐tree species selection and abundance, crop‐ and shade‐tree pruning regimes and fertilization treatments. These findings signify that functional traits represent a key nexus between scientific and local knowledge.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».