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Enregistrement W3122490541 · doi:10.5751/es-12122-260103

Linking the social, economic, and agroecological: a resilience framework for dairy farming

2021· article· en· W3122490541 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroecologyResilience (materials science)Environmental resource managementAgricultureDairy farmingPsychological resilienceBusinessNatural resource economicsAgroforestryEnvironmental planningGeographyEnvironmental scienceEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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