Sustainable Pest Management through Improved Advice in Agricultural Extension
Notice bibliographique
Résumé
This 5-year study addresses how improved quality of agricultural extension may lead to more sustainable pest management. We studied 112 agricultural extension workers trained as plant doctors under the Plantwise program in China. They run 70 plant clinics in Beijing, Guangxi, and Sichuan provinces. We analysed 47,156 recommendations issued by these plant doctors to 13,051 different growers between 2012 and 2017, and this for 250 different plant health problems on 91 crops. We also interviewed growers who had taken queries to plant clinics. On average, 86% of plant doctors provided comprehensive integrated pest management recommendations to the growers, with a 16% improvement in comprehensiveness over years. This most often included advice of synthetic pesticides (66%) with its frequency not much changing with time. In contrast, as a likely result of Plantwise interventions and China’s pesticide reduction policies, recommendations for biological control increased from 2% to 42%, pest monitoring by 8%, and cultural control by 11%. Recommendations of problematic plant protection agents as listed in the Montreal Protocol, Stockholm or Rotterdam convention, or as highly toxic under WHO’s toxicity classification were already rare in 2013 (1.9%) and nearly phased out by 2017 (0.2%). About 92% of growers implemented the advice, suggesting that agricultural extension services may contribute to changes in agricultural practices at scale. Further investment in such agricultural extension services may be warranted instead of phasing them out.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».