Responsible plant nutrition: A new paradigm to support food system transformation
Notice bibliographique
Résumé
The coming 10–20 years will be most critical for making the transition to a global food system in which mineral nutrients in agriculture must be managed in a more holistic manner. Fertilizers play a particular role in that because they are among the key drivers for securing global food security and improving human nutrition through increased crop yields and nutritional quality. A new paradigm for responsible plant nutrition follows a food systems and circular economy approach to achieve multiple socioeconomic, environmental and health objectives. Achieving that requires utilizing all available organic and inorganic nutrient sources with high efficiency, tailored to the specific features of food systems and agroecosystems in different world regions. Critical actions include: (i) sustainability-driven nutrient roadmaps, (ii) digital crop nutrition solutions, (iii) nutritious crops, (iv) nutrient recovery and recycling, (v) climate-smart fertilizers, and (vi) accelerated innovation. The outcome of this transformation will be a new societal plant nutrition optimum rather than a purely economic optimum. New partnerships and sustainability-focused business models will create added value for all actors in the nutrient chain and benefit farmers as well as consumers. Research needs to become more problem-driven and merge excellent science with entrepreneurial innovation approaches in order to develop robust solutions faster and at larger scale. Evidence-based policies should focus on creating and supporting the necessary nutrient stewardship roadmaps, including realistic national targets, progressive regulation and incentives that support technology and business innovation.
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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 | 0,012 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».