Building the GLENCOE Platform -Grasslands LENding eConomic and ecOsystems sErvices
Notice bibliographique
Résumé
To feed the rising population whilst also preserving ecosystem functions, creative solutions are needed for the ecological intensification of natural grassland-based livestock systems. In Uruguay, natural grasslands are the main nutritional resource for livestock production. In these ecosystems, cattle and sheep graze together all the year round, and grasslands are frequently heavily grazed. Considerable research has been generated concerning grassland management, but there is still no knowledge about the impact of decision rules that supports management actions on long-term ecosystem functioning, at the system level. To meet this deficit, a participatory working group of farmers, researchers, and consultants have developed the GLENCOE platform. This platform is a large-scale facility, supported by INIA-Uruguay, designed to answer the following question: How to intensify the grazing management to improve the sustainability of livestock systems based on natural grasslands? To build the platform three steps were followed: (I) definition of the research problem using a problem tree analysis; (ii) conceptualization of the platform and the design of the grazing systems to be evaluated; and, (iii) spatial allocation of the grazing systems according to the variability of soil, slopes, and seasonal dynamic of vegetation indexes. These criteria were considered across farmlets that were equivalent in the initial stage, allowing causal inferences for the systems trajectories on productive and environmental traits. The platform is composed of three independent farmlets of 50 ha each, where multiparous Hereford cows and Merinos wethers co-graze under three grazing management systems. Each farmlet is managed according to different spatio-temporal decisions of the specific management of vegetation communities, grazing methods, and the stockpile of forage that is allowed by the number of the existing paddocks. Farmlet-1; comprises less decisions (2 paddocks), Farmlet-2; intermediate (8 paddocks), and Farmlet-3; high level of decisions (32 paddocks). This innovative platform will be used as a participatory and interdisciplinary space for research and co-learning of management on processes that can only be observed in long-term evaluations, and at farmlet scale. We expect that this new approach will contribute to the developement and implemention of sustainable grazing management systems in Uruguay.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».