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Enregistrement W4284881811 · doi:10.3389/fsufs.2022.826486

Soil Health and Biodiversity Is Driven by Intensity of Organic Farming in Canada

2022· article· en· W4284881811 sur OpenAlexaffabout
Derek H. Lynch

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroecologyOrganic farmingEcological farmingAgricultureAgroforestryCroppingTillageSoil healthBiodiversitySoil carbonEnvironmental scienceMixed farmingIntegrated farmingNutrient managementEcosystem servicesBusinessEcosystemGeographySoil organic matterAgronomyEcologySoil waterBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic farming is continuing to expand in Canada, with close to 6,000 producers farming over 2% of all agricultural land. There is insufficient evidence, however, of a trend toward larger average farm size and increasing specialization by these organic farms. This mini-review postulates that a gradient of intensity of farm management exists within organic farming sectors in Canada, with respect to cropping diversity, and tillage and nutrient utilization, and this gradient of intensity is a key determinant of agroecological outcomes. This variation in management approach and intensity reflects producer's individual perspectives on organic farming principles and practices, irrespective of farm scale. By directly influencing farm crop and vegetative diversity and cover, and farm nutrient status and carbon cycling, management intensity determines soil carbon storage and flux, soil health and biodiversity agroecological and ecosystem services, plus farm agronomic resilience. Demographic trends and perspectives of new entrants in organic farming are encouraging signs of an increasingly inclusive and socio-ecologically complex Canadian organic farming sector, which recognizes the agroecological implications of intensity of organic farm management across all production sectors.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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