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Enregistrement W3005062818 · doi:10.1111/1365-2664.13589

Organic farming benefits birds most in regions with more intensive agriculture

2020· article· en· W3005062818 sur OpenAlexafffundabout
David Anthony Kirk, Amanda E. Martin, Kathryn E. Lindsay

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésOrganic farmingAgricultureIntensive farmingAbundance (ecology)BiodiversityEnvironmental scienceEcological farmingIntensity (physics)AgroforestryMixed farmingGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organic farming is considered beneficial for biodiversity conservation in agricultural landscapes but the role of agricultural land use intensity (‘agricultural intensity’), particularly at regional scales, has often been neglected. We used breeding season bird abundance estimates from paired organic‐conventional fields in Saskatchewan (31 pairs), Ontario (36) and Québec (15), Canada to test two alternative predictions: that the positive effect of organic farming on bird abundance was (a) smaller when controlling for overall effects of local‐ and landscape‐scale agricultural intensity (accounting for main effects on abundance); or (b) increases with local‐ or landscape‐scale agricultural intensity (an interaction effect of intensity × organic farming). We also evaluated whether positive effects of organic farming were stronger in regions with greater agricultural intensity. The effect of organic farming on the cross‐species abundance of birds was only statistically supported in Ontario when not accounting for agricultural intensity. However, the estimated effect of organic farming was the same whether or not we controlled for agricultural intensity in Saskatchewan (supported positive effect) and Québec (unsupported effect). Little support existed for more positive effects of organic farming on abundance in areas with greater local‐ or landscape‐scale agricultural intensity. In Ontario, there was a trend for more positive effects of organic farming in more intensively farmed landscapes. Our results showed, for the first time in North America, an effect of regional‐scale agricultural intensity on the potential benefit of organic farms. The influence of organic farming on abundance was most positive in the region with the most intensive agriculture (Saskatchewan) and least positive in the region with the least intensive agriculture (Québec). Additionally, we showed that benefits of organic farming can be overestimated if the effects of local‐ and landscape‐scale agricultural intensity are not considered. However, positive effects of organic farming on cross‐species abundance and the abundance of individual species were still detectable when we controlled for agricultural intensity at local‐ and landscape‐scales. Synthesis and applications. When evaluating impacts of organic farming on biodiversity, it is important to consider the intensity of surrounding agricultural practices at local to regional scales. Our cross‐regional comparison showed that organic farming had the most positive effect on abundance of birds in the region with the most intensive agriculture (Saskatchewan) and least positive effect in the region with the least intensive agriculture (Québec). This demonstrates that birds can benefit from organic farming and this effect can be most pronounced in regions with more intensive agriculture, implying that birds may benefit most from expansion of the area of organic farming in regions where farming is most intensive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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