Leveraging Traditional Agroforestry Practices to Support Sustainable and Agrobiodiverse Landscapes in Southern Brazil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Integrated landscape approaches have been identified as key to addressing competing social, ecological, economic, and political contexts and needs in landscapes as a means to improve and preserve agrobiodiversity. Despite the consistent calls to integrate traditional and local knowledge and a range of stakeholders in the process of developing integrated landscape approaches, there continues to be a disconnect between international agreements, national policies, and local grassroots initiatives. This case study explores an approach to address such challenges through true transdisciplinary and multi-stakeholder research and outreach to develop solutions for integrated landscapes that value and include the experience and knowledge of local communities and farmers. Working collaboratively with small-scale agroforestry farmers in Southern Brazil who continue to use traditional agroecological practices to produce erva-mate (Ilex paraguariensis), our transdisciplinary team is working to collect oral histories, document local ecological knowledge, and support farmer-led initiatives to address a range of issues, including profitability, productivity, and legal restrictions on forest use. By leveraging the knowledge across our network, we are developing and testing models to optimize and scale-out agroforestry and silvopastoral systems based on our partners’ traditional practices, while also supporting the implementation of approaches that expand forest cover, increase biodiversity, protect and improve ecosystem services, and diversify the agricultural landscape. In so doing, we are developing a strong evidence base that can begin to challenge current environmental policies and commonly held misconceptions that threaten the continuation of traditional agroforestry practices, while also offering locally adapted and realistic models that can be used to diversify the agricultural landscape in Southern Brazil.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle