Conservation of Native Tree Species in The Agroforest of Rice-Based Agroecosystems Will Contribute to The Sustainable Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional agriculture relies on ecosystem services for sustainable food production and is also identified as a climate-smart approach. The present study analyses the agroforests associated with the rice farming system of three different agricultural practices for biodiversity richness by comparing two parameters: plants and birds. Out of the 9 study sites, 3 sites were traditional farms maintained by Kurichiya tribal communities, 3 were natural farms, and the other 3 farms were modern. A total of 45 families, 104 genera, 128 species of plants, and 101 bird species belonged to 48 families, and 17 orders were identified from the study sites. The sample-size-based rarefaction and extrapolation (R/E) method was adopted to identify estimated biodiversity indices. Renyi profile was used to understand the native tree diversity profile of the selected sites. The result of this study indicates that bird diversity is positively correlated with native tree diversity and NDVI of May and October. Conserving more native trees in the farmland could be one of the reasons for the sustainable agriculture system of the Kurichiya tribal community as it attracts more bird species and contributes to the biological control of pests. Thus, the conservation of native tree species in the agroforest of rice-based agroecosystems will contribute to the sustainable agriculture system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».