Mapping Agricultural Lands: From Conventional to Regenerative
Notice bibliographique
Résumé
In an era in which conventional agriculture has come under question for its environmental and social costs, regenerative agriculture suggests that land management practices can be organized around farming and grazing practices that regenerate interdependent ecological and community processes for generations to come. However, little is known about the geographies of ‘regenerative’ and ‘conventional’ agricultural lands—what defines them, where they are, and the extent to which actual agricultural lands interweave both or are characterizable by neither. In the context of the Midwest of the United States, we develop and map an index quantifying the degrees to which the agricultural lands of counties could be said to be regenerative, conventional, or both. We complement these results by using a clustering method to partition the land into distinct agricultural regions. Both approaches rely on a set of variables characterizing land we developed through an iterative dialogue across difference among our authors, who have a range of relevant backgrounds. We map, analyze, and synthesize our results by considering local contexts beyond our variables, comparing and contrasting the resulting perspectives on the geographies of midwestern agricultural lands. Our results portray agricultural lands of considerable diversity within and between states, as well as ecological and physiographic regions. Understanding the general patterns and detailed empirical geographies that emerge suggests spatial relationships that can inform peer-to-peer exchanges among farmers, agricultural extension, civil society, and policy formation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».