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Enregistrement W4291166484 · doi:10.3220/rep1510908963000

Innovative Research for Organic 3.0 - Proceedings of the Scientific Track

2017· preprint· en· W4291166484 sur OpenAlexfundno aff
Stéphane Bellon, Ulla Sonne Bertelsen

Notice bibliographique

RevueOrganic Eprints (International Centre for Research in Organic Food Systems, and Research Institute of Organic Agriculture) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilForschungsinstitut für biologischen LandbauEkhagastiftelsenFondation Daniel et Nina CarassoEuropean Agricultural Fund for Rural DevelopmentBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftStiftung MercatorSeventh Framework ProgrammeInstitut National de la Recherche AgronomiqueBangladesh Agricultural Research InstituteMinistero delle Politiche Agricole Alimentari e ForestaliEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungInternational Development Research CentreNational Science FoundationRégion Occitanie Pyrénées-MéditerranéeGovernment of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCore (optical fiber)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future challenges in food production and consumption appear clear:
\n-\tFeed 9 to 11 billion people in the next 30 to 80 years with enough, affordable and healthy food.
\n-\tProtect the environment (e.g. soils, water, air, biodiversity and landscapes) whilst increasingly under pressure to achieve greater levels of intensification.
\n-\tMitigate greenhouse gas emissions and adapt to climate change in all farming systems and value chains.
\n-\tIncorporate novel ethics, food habits, demographics and lifestyles into the food chains.
\n-\tProduce food on limited farmland and fossil (non-renewable) resources efficiently and profitably.
\nSeveral findings from scientific research and practical applications suggest that organic food and farming systems can help in tackling these future challenges.1The 'low external input' approach, risk minimizing strategies and ethically accepted production practices of organic food and farming systemscan help to produce more affordable food for an increasing number of people while minimizing environmental impacts. However, resource efficiency, low-meat diets and reducing food waste are also essential factors that have to be considered.
\nFrom a global perspective, organic food and farming systems is still a niche sector, as less than 1% of global farmland is managed organically and only a small proportion of the global population is consuming organic food in significant amounts. Production yields are relatively low, and the goals of organic food and farming systems, described in the principles and standards, are not achieved on every farm. This needs further development based on scientific evidence and good management practices.
\nA lot has been done already to develop organic food and farming systems. Nevertheless, to assure, that organic food and farming systems becomes a significant part of the solutions for the future challenges in the food and farming sector, there is still much to do.
\nThe Scientific Track at the Organic World Congress 2017 in Delhi, India, will contribute to the global discussion on Organic 3.0, and taking the opportunity to answers some of the challenges in the context of the Indian subcontinent in particular. After a double-blind review, done by 120 reviewers from various disciplines from many experienced research institutions throughout the world, about 183papers from 50 countries have been accepted.
\nAll the papers in these proceedings can be also foundon the database "Organic Eprints" (www.orgprints.org).
\nThe Scientific Board of the Organic World Congress 2017 Delhi, November 2017

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0110,009
Intégrité de la recherche0,0020,007
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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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