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Enregistrement W4310271554 · doi:10.20870/oeno-one.2022.56.4.5557

Agrobiodiversity dynamics in a French wine-growing region

2022· article· en· W4310271554 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOENO One · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAgricultural biodiversityVineyardGeographySpecies richnessAgricultureLivelihoodBiodiversityAgroforestryCash cropNatural resource economicsEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agrobiodiversity is a promising nature-based solution in the pursuit of sustainable agriculture. In wine-growing systems, commercial pressure and varietal regulations have narrowed agrobiodiversity in vineyards despite higher diversity being an important buffer against the effects of climate change. If drivers of grape diversity change are well-understood at national to global scales, little is known about the local, past or anticipated trajectories that drive agrobiodiversity dynamics depending on growers’ cultural values, practices and choices. We combined quantitative agricultural census data and qualitative ethnographic approaches to characterise changes in the diversity of grape varieties from 1960 to 2020 at the communal and vineyard levels in a French wine-growing region, and to decipher the drivers of change. We highlight that vineyards have drastically changed in 60 years, with a decline in planted area and in farm number. We outline that despite a loss of varietal richness across both vineyard and communal scales, varietal richness remains high and evenness have increased across geographic scales in 2020. Ethnographic field observations emphasize that growers account for external drivers (e.g., market changes, regulation and policy, technology, environmental), but also cultural values when they choose which grape varieties to plant. Grape diversity was maintained despite market integration as an insurance to spread production risk, mitigate market volatility and address environmental uncertainties. Securing livelihoods in the midst of market changes has been a major concern for growers over the last six decades and remains so. Despite a pessimistic future vision of the vineyard shared by most growers, the Gaillac region has a cultural heritage that values diversity and that thereby supports adaptation to climate change. We expect that environmental factors may play a more important role in grape selection and planting sites in the future under the influence of climate change and pesticide reduction policies. In order to expand individual initiatives resulting in diversified grape selection, growers need to be better connected with stakeholders at a variety of institutional levels.

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.

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 enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,885

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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,185 · 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