From the ground up: Patterns and perceptions of herbaceous diversity in organic coffee agroecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smallholder farms that transition to organic and biodiverse production are increasingly recognized as strongholds of agrobiodiversity, with emerging work identifying important outcomes such as enhancing crop portfolios, mitigating extreme climate events and contributing to farmer well‐being. Yet the emergent herbaceous communities in these organic systems remain understudied, with the functional diversity and management of this stratum relatively unknown. This study identifies the taxonomic and functional diversity of the herbaceous community in organic coffee agroforestry systems, and describes the extent of this diversity with farm, and farmer, attributes. We measured leaf‐level functional traits (e.g. specific leaf area) of the herbaceous community to derive functional diversity indices and collected localized environmental conditions on 15 organic coffee farms in Central Valley, Costa Rica. We also conducted semi‐structured interviews with nine farmers to construct mental models on herbaceous community management using a cognitive mapping approach. In total, 38 species from 20 taxonomic families were present in these organic coffee systems. The herbaceous communities were functionally diverse; however, functional evenness increased with canopy openness, suggesting that farms adopting agroforestry tend to have a more functionally diverse herbaceous stratum. Farmer perception of plant traits in the herbaceous community was differentiated into competitive (weeds) or neutral/positive effects. These perceptions aligned with well‐established functional trait trade‐offs. The mental models representing farmer decision‐making processes were highly variable, with a nearly 30% increase in cognitive map density from the simplest map to the most complex; this complexity in mental models was a key explanatory variable in the level of functional diversity of the herbaceous community. Organic management practices that support agroforestry practices also, in turn, promote a functionally diverse herbaceous stratum. We show that functional trait syndromes in these herbaceous communities in agroforestry systems are linked with farmer perceptions of traits, and that highly interconnected farm decision‐making is related to greater functional diversity in the herbaceous community. Understanding pathways of farmer decision‐making on managing this herbaceous community can appropriately situate on‐farm practice and policy for the transition to organic production, and inform emerging agri‐environmental programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».