Ecological intensification and diversification approaches to maintain biodiversity, ecosystem services and food production in a changing world
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
How do we redesign agricultural landscapes to maintain their productivity and profitability, while promoting rather than eradicating biodiversity, and regenerating rather than undermining the ecological processes that sustain food production and are vital for a liveable planet? Ecological intensification harnesses ecological processes to increase food production per area through management processes that often diversify croplands to support beneficial organisms supplying these services. By adding more diverse vegetation back into landscapes, the agricultural matrix can also become both more habitable and more permeable to biodiversity, aiding in conserving biodiversity over time. By reducing the need for costly inputs while maintaining productivity, ecological intensification methods can maintain or even enhance profitability. As shown with several examples, ecological intensification and diversification can assist in creating multifunctional landscapes that are more environmentally and economically sustainable. While single methods of ecological intensification can be incorporated into large-scale industrial farms and reduce negative impacts, complete redesign of such systems using multiple methods of ecological intensification and diversification can create truly regenerative systems with strong potential to promote food production and biodiversity. However, the broad adoption of these methods will require transformative socio-economic changes because many structural barriers continue to maintain the current agrichemical model of agriculture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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