The Progressive Agriculture Index: Assessing the Advancement of Agri-food Systems
Notice bibliographique
Résumé
Indicators and metric systems are crucial tools in efforts to reach societal objectives, and these systems are being employed increasingly in initiatives to improve the environmental, economic, and social sustainability of agri-food systems. Indicators can help clarify values and objectives, providing assessment criteria useful for tracking movement toward or away from targets. Unfortunately, the application of indicators and metrics to agricultural systems has been hindered by conflicting definitions of agricultural sustainability and progress, leading to metrics that lack a holistic consideration of social, economic, and environmental factors. To address this shortcoming, we argue for a definition of progressive agriculture that includes all three of the abovementioned factors, stressing the need for multidimensional improvements in the impact of agri-food systems. Our proposed Progressive Agriculture Index (PAI) integrates data from the U.S. Census of Agriculture, the U.S. Census, and other databases to assess nine variables at the county level for the contiguous United States. Including data from both 2007 and 2012 permits analysis of time trends along with regional and county-level trends in individual and aggregate measures of progressivity. By ranking counties within their Farm Resource Regions (as defined by the U.S. Department of Agriculture [USDA] Economic Research Service [ERS]), as well as within their Urban Influence Categories, the PAI also makes it possible to compare counties with similar socio-economic and environmental contexts. Given the important goal of improving social, economic, and environmental conditions in concert, we present this index to draw attention back to the often-neglected social facets of progressivity and thus contribute to advancing more integrated, participatory approaches to measuring progress in agri-food systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».