Linking the social, economic, and agroecological: a resilience framework for dairy farming
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is a major economic driver in Aotearoa-New Zealand (New Zealand), led by export earnings from dairy farming.Dairying is uniquely exposed to climatic-and nonclimatic socioeconomic stressors, which have their greatest effects on production and yield.The growing need to consider these and other changes is accelerating efforts aimed at ensuring greater resilience, adaptability, and flexibility within the industry.To gain insight into these dynamics at the farm-level, a resilience-based assessment framework was piloted with three different types of dairy farming systems, following extensive drought on the east coast of the North Island.Using a participatory and bottom-up approach, the framework was used to qualitatively explore the potential significance of varying social, economic, and agroecological attributes between high-input, low-input, and organic systems, and their implications for resilience.The "lock in trap" of highly intensive systems, although profitable in the near term, may be less resilient to climate shocks because these are likely to occur in conjunction with changing market and financial risks.Low-input systems are less dependent, in particular, on fossil fuels and are associated with higher levels of farmer satisfaction and well-being.Organic farming provides ecological benefits, and the financial premium paid to farmers may act as a short-term buffer.The framework provides insight into the current context at the farm level and can draw out individual perspectives on where to target interventions and build resilience.Results demonstrate the potential of in-depth qualitative assessments of resilience, which can usefully complement quantitative metrics.The framework can be used as the basis for further empirical assessment and inform the design of similar approaches for cross-sector comparative analysis, large-N surveys, or modelling.Furthermore, the preliminary characterization of resilient farm-systems has the potential to contribute to broader sustainability frameworks for agriculture and can inform strategic adaptation planning in the face of climate change.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».