MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216582985 · doi:10.1002/ieam.4558

The sustainable agriculture imperative: A perspective on the need for an agrosystem approach to meet the United Nations Sustainable Development Goals by 2030

2021· article· en· W3216582985 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureFood securityNatural resource economicsSustainable developmentAgricultural productivityBusinessSustainabilityEcosystem servicesEnvironmental resource managementSustainable agricultureDPSIRSustainable Agriculture Innovation NetworkEnvironmental planningEnvironmental scienceEconomicsGeographyEcosystemPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of modern, industrial agriculture and its high input–high output carbon energy model is rendering agricultural landscapes less resilient. The expected continued increase in the frequency and intensity of extreme weather events, in conjunction with declining soil health and biodiversity losses, could make food more expensive to produce. The United Nations has called for global action by establishing 17 sustainable development goals (SDGs), four of which are linked to food production and security: declining biodiversity (SDG 15), loss of ecosystem services and agroecosystem stability caused by increasing stress from food production intensification and climate change (SDG 13), declining soil health caused by agricultural practices (SDGs 2 and 6), and dependence on synthetic fertilizers and pesticides to maintain high productivity (SDG 2). To achieve these SDGs, the agriculture sector must take a leading role in reversing the many negative environmental trends apparent in today's agricultural landscapes to ensure that they will adapt and be resilient to climate change in 2030 and beyond. This will demand fundamental changes in how we practice agriculture from an environmental standpoint. Here, we present a perspective focused on the implementation of an agrosystem approach, which we define to promote regenerative agriculture, an integrative approach that provides greater resilience to a changing climate, reverses biodiversity loss, and improves soil health; honors Indigenous ways of knowing and a holistic approach to living off and learning from the land; and supports the establishment of emerging circular economies and community well-being. Integr Environ Assess Manag 2022;18:1199–1205. © 2021 SETAC KEY POINTS The agrosystem approach promotes regenerative agriculture, an integrative approach that can provide greater resilience to a changing climate, reverse biodiversity loss, and improve soil health. The agrosystem approach honors Indigenous ways of knowing and a holistic approach to living off and learning from the land The agrosystem approach supports the establishment of emerging circular economies and community well-being

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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