Narrow and Brittle or Broad and Nimble? Comparing Adaptive Capacity in Simplifying and Diversifying Farming Systems
Notice bibliographique
Résumé
Humanity faces a triple threat of climate change, biodiversity loss, and global food insecurity. In response, increasing the general adaptive capacity of farming systems is essential. We identify two divergent strategies for building adaptive capacity. Simplifying processes seek to narrowly maximize production by shifting the basis of agricultural production toward centralized control of socially and ecologically homogenized systems. Diversifying processes cultivate social-ecological complexity in order to provide multiple ecosystem services, maintain management flexibility, and promote coordinated adaptation across levels. Through five primarily United States focused cases of distinct agricultural challenges—foodborne pathogens, drought, marginal lands, labor availability, and land access and tenure—we compare simplifying and diversifying responses to assess how these pathways differentially enhance or degrade the adaptive capacity of farming systems in the context of the triple threat. These cases show that diversifying processes can weave a form of broad and nimble adaptive capacity that is fundamentally distinct from the narrow and brittle adaptive capacity produced through simplification. We find that while there are structural limitations and tradeoffs to diversifying processes, adaptive capacity can be facilitated by empowering people and enhancing ecosystem functionality to proactively distribute resources and knowledge where needed and to nimbly respond to changing circumstances. Our cases suggest that, in order to garner the most adaptive benefits from diversification, farming systems should balance the pursuit of multiple goals, which in turn requires an inclusive process for active dialogue and negotiation among diverse perspectives. Instead of locking farming systems into pernicious cycles that reproduce social and ecological externalities, diversification processes can enable nimble responses to a broad spectrum of possible stressors and shocks, while also promoting social equity and ecological sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».