Farmland abandonment in Europe: an overview of drivers, consequences, and assessment of the sustainability implications
Notice bibliographique
Résumé
In the last decades, there have been large areas of agricultural land that were abandoned in Europe, producing significant social and environmental impacts. Land abandonment is a dynamic process, which is influenced by a complex range of drivers that vary over time and space. This process is driven by a combination of socio-economic, political, and environmental factors by which formerly cultivated fields are no longer economically viable under existing land-use and socio-economic conditions. The implications of land abandonment on biodiversity and other ecosystem services can be positive or negative depending on the conservation status of the area, agro-climatic conditions, and local factors. Therefore, the scope and extent of environmental impacts vary over time and location. Considering that land abandonment is a contentious issue in Europe, there is still growing need for research on this topic. This paper reviews (i) drivers and consequences of farmland abandonment in Europe, (ii) policy measures and tools developed by the European Union in relation to land abandonment process, (iii) the impacts and indicators that are used to assess ecosystem services that are related to land abandonment, and (iv) the methods by which socio-economic, environmental, and cultural values can be assessed. An overview of key impacts and indicators and the impact assessment methodologies will guide policy-making and planning processes that focus on sustainability impact assessment of land abandonment related to ecosystem services in Europe.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».