Innovation brokers in High Nature Value farming areas: a strategic approach to engage effective socioeconomic and agroecological dynamics
Notice bibliographique
Résumé
High Nature Value (HNV) farmlands currently retain most of the biodiversity associated with agricultural landscapes in Europe. In a time of globalized food systems, the social-ecological conditions to maintain these low-intensity and thus less productive HNV farming systems are difficult to meet. Halting the loss of HNV farmland requires fostering the socioeconomic viability of HNV farming systems that is compatible with social, cultural, and ecological values. Pursuing such viability calls for tailored actions to steer the development of HNV farming systems based on the strength of their local assets. Such a transformational learning process involves changing the territorial dynamic towards better integration of biodiversity at several levels of management (from farm to territorial level). Based on the description and analysis of ten HNV territories distributed across Europe, we explore how HNV innovation brokers can strategically engage with local actors to preserve the environmental characteristics of HNV farmland areas while improving their socioeconomic viability. The aim of this research is to improve the understanding of the range of approaches and strategies of innovation brokers to meet the challenges of HNV farmland conservation. The study analyzes the different innovation processes that took place in each area, concentrating on the engagement phase. Our results demonstrate that HNV farming situations across Europe are quite diverse from an agroecological and socioeconomic point of view. There are distinct conservation challenges and associated risks for each HNV farming context. The need for a strategic approach to HNV conservation at landscape–territory level is discussed. The key role of innovation brokers is highlighted, together with the need for a strategic approach to innovation brokerage, which is explicit in relation to territorial needs and the changes required. We demonstrate the importance of the landscape–territorial vision as an entry point for shaping HNV farming systems towards socially desirable scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».