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Enregistrement W4291903984 · doi:10.1038/s41893-022-00940-6

Quantifying Earth system interactions for sustainable food production via expert elicitation

2022· article· en· W4291903984 sur OpenAlexaff
Anna Chrysafi, Vili Virkki, Mika Jalava, Vilma Sandström, Johannes Piipponen, Miina Porkka, Steven J. Lade, Kelsey La Mere, Lan Wang‐Erlandsson, Laura Scherer, Lauren Seaby Andersen, Elena M. Bennett, Kate A. Brauman, Gregory S. Cooper, Adriana De Palma, Petra Döll, Andrea S. Downing, Timothy C. DuBois, Ingo Fetzer, Elizabeth A. Fulton, Dieter Gerten, Hadi Jaafar, Jonas Jägermeyr, Fernando Jaramillo, Martin Jung, Helena Kahiluoto, Luis Lassaletta, Anson W. Mackay, Daniel Mason-D’Croz, Mesfin M. Mekonnen, Kirsty L. Nash, Amandine Pastor, Navin Ramankutty, Bradley G. Ridoutt, Stefan Siebert, Benno I. Simmons, Arie Staal, Zhongxiao Sun, Arne Tobian, Arkaitz Usubiaga‐Liaño, Ruud van der Ent, Arnout van Soesbergen, Peter H. Verburg, Yoshihide Wada, Samuel C. Zipper, Matti Kummu

Notice bibliographique

RevueNature Sustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónChinese Universities Scientific FundNatural Environment Research CouncilGoddard Institute for Space StudiesMinisterio de Economía y CompetitividadEusko JaurlaritzaEuropean Regional Development FundEuropean CommissionUniversidad Politécnica de MadridNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAalto-YliopistoSight Research UKRoyal Commission for the Exhibition of 1851Australian GovernmentAcademy of FinlandOpen Philanthropy ProjectNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEarth system scienceBiosphereSustainabilityEnvironmental resource managementEarth scienceProduction (economics)Food systemsEnvironmental scienceBiogeochemical cycleEarth observationExpert elicitationComputer scienceEcologyFood securityEngineeringGeographyGeologyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several safe boundaries of critical Earth system processes have already been crossed due to human perturbations; not accounting for their interactions may further narrow the safe operating space for humanity. Using expert knowledge elicitation, we explored interactions among seven variables representing Earth system processes relevant to food production, identifying many interactions little explored in Earth system literature. We found that green water and land system change affect other Earth system processes strongly, while land, freshwater and ocean components of biosphere integrity are the most impacted by other Earth system processes, most notably blue water and biogeochemical flows. We also mapped a complex network of mechanisms mediating these interactions and created a future research prioritization scheme based on interaction strengths and existing knowledge gaps. Our study improves the understanding of Earth system interactions, with sustainability implications including improved Earth system modelling and more explicit biophysical limits for future food production.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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