The state of agroecology in Brazil: An indicator-based approach to identifying municipal “bright spots”
Notice bibliographique
Résumé
Agroecology is increasingly recognized as a pathway for agricultural transformation that can mitigate environmental harms and improve social equity. Yet, the lack of broad-scale assessments that track agroecological indicators in distinct contexts has been identified as a challenge to scaling agroecology out and up. Here, we identify and assess indicators of agroecology based on the Food and Agriculture Organization’s 10 Elements of Agroecology and Tool for Agroecology Performance Evaluation. We created an agroecological index representing the status of agroecological practices and outcomes on farms in Brazil and mapped the results at the municipal level (the smallest autonomous administrative territorial unit in Brazil) using data from the 2017 agricultural census. We found that the extent of agroecological practice across Brazil’s 26 states exhibited strong spatial variability. Within states with low average levels of agroecological practice, we identified “bright spots” of agroecology, or municipalities that performed better than their state average. Bright spot analyses may provide insights on how other municipalities could improve their agroecological status, as well as illustrate potential factors inhibiting agroecological transitions elsewhere. Based on the analysis of local contexts through a literature review, we found that bright spots corresponded to areas with highly visible activities of grassroots farmer networks and nongovernmental organizations, access to public policies and programs, proximity to urban markets, and maintenance of traditional agricultural practices. This suggests that additional institutional investment and support should be directed toward strengthening these enabling factors for agroecology.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».