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Enregistrement W4200426478 · doi:10.3390/agronomy11122494

Integrated Soil and Crop Management in Organic Agriculture: A Logical Framework to Ensure Food Quality and Human Health?

2021· article· en· W4200426478 sur OpenAlexaff
Leonidas Rempelos, Marcin Barański, Juan Wang, Timothy N. Adams, Kolawole Adebusuyi, Jeremy J. Beckman, Charlotte J. Brockbank, Bradley S. Douglas, Tianer Feng, Jem D. Greenway, Mehmet Gür, Eric Iyaremye, Chi Leong Kong, Recep Korkut, Shreiya Shivagni Kumar, Jonas Kwedibana, Julia Masselos, Benedicto Nsiima Mutalemwa, Baring S. Nkambule, Olatunde B. Oduwole, Ayobami Karimot Oladipo, Julius O. Olumeh, Leticija Petrovic, Nina Röhrig, Sarah A. Wyld, Luxi Xu, Yaqiong Pan, Eleni Chatzidimitriou, Hannah Davis, Amelia Magistrali, Enas Khalid Sufar, Gultakin Hasanaliyeva, Hassan Habib Hassan Ashraa Kalee, Adam Willson, Manisha Thapa, Pip Davenport, Dominika Średnicka-Tober, Nikos Volakakis, Anthony Watson, Chris J. Seal, Mark N. Goltz, P. Kindersley, Per Ole Iversen, Carlo Leifert

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic farmingFood securityFood systemsAgricultureFood processingEnvironmental healthConsumption (sociology)Public healthBusinessMedicineGeographyBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental and biodiversity benefits of organic farming are widely recognized, but there is still controversy about the effects of organic production methods on the nutritional composition of food and human health. In the first part of this article therefore, we critically review the evidence that organic farming methods improve the nutritional quality of food crops. Moreover, we summarize our current understanding of how quality gains are linked to the implementation of the “innovations” introduced into conventional crop production during the intensification or “green revolution” of agriculture over the last 100 years. In the second part of the article, we critically review the evidence for the range of health benefits related to organic food consumption. Specifically, we describe and discuss the results from: (i) dietary intervention studies which have found that organic food consumption substantially reduces pesticide exposure in humans and affects feed intake, growth, hormone balances and immune system responsiveness in animal models; (ii) human cohort/epidemiological studies which have reported significant positive associations between organic food consumption and the lower incidence of a range of diseases including obesity, metabolic syndrome, cancer, hypospadias, pre-eclampsia, eczema and middle ear infections in infants; (iii) interactions and trade-offs between diet (e.g., whole-grain, fruit and vegetables and reduced red-meat consumption) and food types (organic versus conventional) concerning public health and future food security. The article also identifies knowledge gaps and highlights the need for (i) long-term, factorial field experiments to understand the relative effects of agronomic and pedoclimatic drivers on crop quality and safety, and (ii) clinical trials and additional human cohort studies to confirm the positive health outcomes linked to organic food consumption. The main conclusions from our review are that there is growing evidence that (i) agricultural intensification has resulted in a reduction in the nutritional quality of food and the sustainability of food production, and (ii) organic farming practices not only improve food quality and human health, but also food security. This is particularly true where current nutritional guidelines (increasing whole-grain, fruit and vegetable products, while reducing red-meat consumption) are implemented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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