Assessing the potential delivery of ecosystem services by farmlands under contrasting management intensities
Notice bibliographique
Résumé
Farming systems under contrasting management practices can contribute differently to the delivery of bundles of ecosystem services (ES) in agricultural landscapes. Low intensity farming systems, such as High Nature Value farmlands, are expected to deliver a wider range of ES, whereas landscapes under more intensive management are expected to deliver mainly provisioning services. Understanding the management practices associated with desirable outcomes in terms of biodiversity and ES in agricultural landscapes is needed. Our research aimed to understand the links between the delivery of ES bundles associated with agricultural landscapes, and their socio-ecological drivers, using a region in northern Portugal as a case study. Based on publicly available data on ecosystems services and drivers, we analyzed ES associations, delineated ES bundles, and investigated their relationship with socio-ecological drivers. Overall, our results suggested spatial trade-offs between landscapes delivering provisioning services of high economic value, and landscapes delivering a more balanced set of multiple ES. Bundle analysis highlighted an association between higher landscape multifunctionality and higher values of landscape complexity, higher number of farmers, and farm sizes. Our results reflected the complexity of social and ecological factors operating at the landscape level, pinpointed landscapes with higher multifunctionality and disclosed the conditions underlying their occurrence. The results also highlighted the importance of low-intensity farming systems, namely those supporting High Nature Value farmlands, for the delivery of a wider range of ES at the landscape scale.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».