MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318960176 · doi:10.13031/soil.23099

Developing a Strategic Network to Address the Global Challenges of Agricultural Land and Soil Management to Adapt to Climate Change

2023· article· en· W4318960176 sur OpenAlexaboutno aff
Anita M. Thompson, Debasmita Misra, Majdi Abou Najm, Francisco J. Arriaga, Tala Awada, Bassel Daher, Khalil M. Dirani, Rabi H. Mohtar, Arthur Nash, Prem B. Parajuli, Gretchen F. Sassenrath

Notice bibliographique

RevueSoil Erosion Research Under a Changing Climate, January 8-13, 2023, Aguadilla, Puerto Rico, USA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementFood securitySustainable land managementSustainabilityGrand ChallengesLand managementAgricultureClimate changeBusinessGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural land and soil (ALS) systems face complex and interacting socio-ecological challenges and tradeoffs. These systems play a critical role in food and water security and climate change adaptation and mitigation. Improving the resilience of complex ALS systems is a societal grand challenge that requires cross-disciplinary research collaboration and cross-sectoral stakeholder engagement. We have established a network of researchers and practitioners who have been meeting for the past two years to discuss ways to leverage research and educational resources on food and water security to address challenges associated with adapting climate change mitigation strategies in ALS systems. Within the U.S., our network includes universities that are geographically distributed along the climate gradient, with each location addressing unique local land and soil management challenges. These locations include University of Wisconsin-Madison, Texas A&M University, Prairie View A&M University, Mississippi State University, University of Nebraska-Lincoln, Kansas State University, University of California-Davis, and University of Alaska Fairbanks. In August 2021, we conducted a virtual workshop, The Role of Agriculture, Land, and Soil Management in Climate Change Reversal: Partnership Building and Proposal Co-creation. The overarching goal of the workshop was to develop a common platform for knowledge, data, information and experience sharing to determine how soil management strategies could improve productivity, sustainability, and resilience in land and agricultural systems that could potentially reverse climate change. One outcome of the workshop and the follow-up discussions was an expanded network that now includes individuals affiliated with UN FAO, CGIAR-IWMI, NEMEDUSSA, LTAR-USDA, Global EverGreening Alliance, German Agricultural Society, Global Landscape Forum, Soil and Water Conservation Society, Circumpolar Agricultural Association, Soil Health Institute, Indian Council for Agricultural Research, US Biochar Initiative, and institutions in Canada, Finland, Germany, Sri Lanka, Lebanon, Benin, Russia, Ethiopia, India, Costa Rica, and Kenya. During the workshop, we identified existing knowledge gaps that such a network can address; assessed the state of the science, existing barriers, and opportunities under each topic; and discussed potential mechanisms for building the network and collaboration among networks on the identified topics. We will present the outcome of the workshop and our vision to develop a network of networks that will support broader strategic collaboration and team building among U.S. research networks, complimentary global networks, professional society networks, and social networks to develop strategic plans to address the challenges associated with adapting climate change mitigation strategies in ALS systems. This partnership will cross institutional boundaries and engage diverse stakeholders. It will include consumers and industry partners, in both developed and developing nations, in the scientific discovery and implementation processes to build a plan for putting knowledge into action. We will integrate biophysical, social, economic, and behavioral sciences that will enhance the knowledge to action plan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0070,012
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoil Erosion Research Under a Changing Climate, January 8-13, 2023, Aguadilla, Puerto Rico, USAMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207