Bright spots in agricultural landscapes: Identifying areas exceeding expectations for multifunctionality and biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agriculture's influence on humanity is a dichotomy of promise and peril. Research on the food‐environment dilemma has highlighted the environmental consequences of food production, yet the identification of management solutions is an ongoing challenge. We suggest “bright spots” as a promising tool to identify levers of change by finding areas that exceed expectations for goals, such as agricultural landscape multifunctionality and biodiversity. We identified bright, dark and average spots within a complex agricultural landscape and explored the associated socioeconomic patterns. We found that areas exceeding expectations for biodiversity and landscape multifunctionality were neither spatially congruent nor in conflict. It was more common for areas to underperform (dark spots) for both biodiversity and multifunctionality than over perform for both (bright spots). While dark spots for multifunctionality were alike in their ecosystem service composition, bright spots were bright in multiple, diverse ways. The socioeconomic attributes that characterize bright and darks spots included both farm characteristics as well as farming practices, suggesting that both have potential to be levers of change. Synthesis and applications . Our results suggest that while biodiversity and landscape multifunctionality show similar spatial patterns due to underlying biophysical drivers, managing for biodiversity or landscape multifunctionality alone will not implicitly achieve the other in this system. Bright spots (areas exceeding expectations) in multifunctionality were associated with many different combinations of ecosystem services, but dark spots were uniquely agricultural intensive areas devoted to maximizing crop production at the expense of all other services. From a management perspective, specific farm characteristics and farming practices may impact the potential for multifunctionality: increased mechanization, increased agricultural inputs and larger farm size and capital were associated with dark spots, while smaller farms with potentially greater space for innovation were associated with bright spots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».