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Enregistrement W4386922432 · doi:10.1371/journal.pbio.3002298

Both technological innovations and cultural change are key to a sustainability transition

2023· article· en· W4386922432 sur OpenAlexaff
Navin Ramankutty

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPurdue University
Mots-clésSustainabilityBiologyIndigenousReciprocity (cultural anthropology)Technological changeConsumption (sociology)Key (lock)Term (time)Environmental ethicsNatural resource economicsEcologySocial scienceSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transitioning to sustainability will require technological innovations in the short term, but also cultural change to embrace traditional and Indigenous ideas of respect, responsibility, sufficiency, and reciprocity to reduce consumption in the long term.We are said to be living in the Anthropocene, a time when human activities are having as great an impact on the Earth system as other geological forces.According to the "Planetary Boundaries" framework, which uses the past 10,000 years (the Holocene) as a benchmark, human influence on the Earth system has greatly exceeded the "safe operating space" across multiple indicators, including climate change, biodiversity loss, and nutrient pollution [1].A critical message is that even if we solve the climate problem, the biodiversity and nutrient pollution challenges will remain.Taking biodiversity loss, its biggest cause is habitat loss for plants and animals because of land-use change [2].And the biggest cause of land-use change is agriculture [3].So the main leverage for addressing the biodiversity crisis is through modifying land use for agriculture.How do we do that?We essentially have 2 options.One is to limit the amount of land used for farming by intensifying agriculture.Technology has greatly increased the productivity of agriculture since the 1940s by increasing inputs (e.g., through use of irrigation and fertilizers) and through the development of new seed varieties [3].Corn yields in the United States of America, for example, increased 6-fold, from approximately 2 tonnes/ha during 1866 to 1940 to nearly 12 tonnes/ha in 2022.Similarly, the Green Revolution increased wheat and rice yields in Asia and Latin America since the 1960s [3].But input intensification itself can exacerbate biodiversity loss and also lead to the depletion of freshwater, soil degradation, nutrient pollution, and greenhouse gas emissions [3].Alternatively, we could adopt agroecological farming practices that tread more lightly on the land [4].Agroecological practices (e.g., intercropping and agroforestry) aim to incorporate ecological processes such as natural pest regulation and biological nitrogen fixation but are often dismissed for having lower yields.Organic agriculture (used here as a proxy for agroecology in the absence of broadscale assessments of the latter) has many environmental benefits per unit area; however, the environmental benefits per unit product are comparable to conventional farming due toAU : PleasecheckwhetherthechangesmadeinthesentenceOrganicagricultureðusedh its approximately 20% lower yields [5].In other words, for growing the same amount of food, organic farms are not discernibly better for the environment than

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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