Diverse approaches to crop diversification in agricultural research. A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural intensification increased crop productivity but simplified production with lower diversity of cropping systems, higher genetic uniformity, and a higher uniformity of agricultural landscapes. Associated detrimental effects on the environment and biodiversity as well as the resilience and adaptability of cropping systems to climate change are of growing concern. Crop diversification may stabilize productivity of cropping systems and reduce negative environmental impacts and loss of biodiversity, but a shared understanding of crop diversification including approaches towards a more systematic research is lacking. Here, we review the use of ‘crop diversification’ measures in agricultural research. We (i) analyse changes in crop diversification studies over time; (ii) identify diversification practices based on empirical studies; (iii) differentiate their use by country, crop species and experimental setup and (iv) identify target parameters to assess the success of diversification. Our main findings are that (1) less than 5% of the selected studies on crop diversification refer to our search term ‘diversification’; (2) more than half of the studies focused on rice, corn or wheat; (3) 76% of the experiments were conducted in India, USA, Canada, Brazil or China; (4) almost any arable crop was tested on its suitability for diversification; (5) in 72% of the studies on crop diversification, at least one additional agronomic measure was tested and (6) only 45% of the studies analysed agronomic, economic and ecological target variables. Our findings show the high variability of approaches to crop diversification and the lack of a consistent theoretical concept. For better comparability and ability to generalise the results of the different primary studies, we suggest a novel conceptual framework. It consists of five elements, (i) definition of the problem of existing farming practices and the potential need for diversification, (ii) characterisation of the baseline system to be diversified, (iii) definition of the scale and target area, (iv) description of the experimental design and target variables and (v) definition of the expected impacts. Applying this framework will contribute to utilizing the benefits of crop diversification more efficiently.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».