Key research challenges to supporting farm transitions to agroecology in advanced economies. A review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to the sustainability issues that agriculture faces in advanced economies, agroecology has gained increasing relevance in scientific, political, and social debates. This has promoted discussion about transitions to agroecology, which represents a significant advancement. Accordingly, it has become a growing field of research. We reviewed the literature on and in support of farm transitions to agroecology in advanced economies in order to identify key research challenges and suggest innovative research paths. Our findings can be summarized as follows: (1) Research that supports exploration and definition of desired futures, whether based on future-oriented modeling or expert-based foresight approaches, should more explicitly include the farm level. It should stimulate the creativity and design ability of farmers and other stakeholders, and also address issues of representation and power among them. (2) Research that creates awareness and assesses farms before, during or after transition requires more holistic and dynamic assessment frameworks. These frameworks need to be more flexible to adapt to the diversity of global and local challenges. Their assessment should explicitly include uncertainty due to the feedback loops and emergent properties of transitions. (3) Research that analyzes and supports farms during transition should focus more on the dynamics of change processes by valuing what happens on the farms. Research should especially give more credence to on-farm experiments conducted by farmers and develop new tools and methods (e.g., for strategic monitoring) to support these transitions. This is the first review of scientific studies of farm transitions to agroecology. Overall, the review indicates that these transitions challenge the system boundaries, temporal horizons, and sustainability dimensions that agricultural researchers usually consider. In this context, farm transitions to agroecology require changes in the current organization and funding of research in order to encourage longer term and more adaptive configurations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle