Holistic Management and Adaptive Grazing: A Trainers’ View
Notice bibliographique
Résumé
Holistic Management (HM) is a grazing practice that typically uses high-intensity rotation of animals through many paddocks, continually adapted through planning and monitoring. Despite widespread disagreement about the environmental and production benefits of HM, researchers from both sides of that debate seem to agree that its emphasis on goal-setting, complexity, adaptivity and strategic decision-making are valuable. These ideas are shared by systems thinking, which has long been foundational in agroecology and recognized as a valuable tool for dealing with agricultural complexity. The transmission of such skills is thus important to understand. Here, twenty-five Canadian and American adaptive grazing trainers were interviewed to learn more about how they teach such systems thinking, and how they reflect upon their trainees as learners and potential adopters. Every trainer considered decision-making to be a major component of their lessons. That training was described as tackling both the “paradigm” level—changing the way participants see the world, themselves or their farm—and the “concept/skill” level. Paradigm shifts were perceived as the biggest challenge for participants. Trainers had difficulty estimating adoption rates because there was little consensus on what constituted an HM-practitioner: to what level must one adopt the practices? We conclude that: (1) trainers’ emphasis on paradigms and decision-making confirms that HM is systems thinking in practice; (2) the planning and decision-making components of HM are distinct from the grazing methods; and (3) HM is a fluid and heterogeneous concept that is difficult to define and evaluate.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,033 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».