Protecting Farmland Pollinators: Whole Farm Scorecard - Experiences and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Protecting Farmland Pollinators is about identifying small actions that farmers can take that will allow biodiversity to coexist within a productive farming system. Farmers in Ireland recognise the importance of pollinators, but farmland has experienced wide-scale loss of wild pollinators over the last fifty years. By working closely with 40 farmers, management practices that benefit bees and hoverflies on Irish farmland were identified, and a whole farm pollinator scoring system was developed. Using a whole farm pollinator scorecard, farmers receive ‘pollinator points’ each year based on the amount and quality of pollinator friendly habitat maintained and/or created and, each year, farmers receive a results-based payment that relates to the points. Irish farms have great potential to improve both the quantity and quality of biodiversity friendly habitats without negatively impacting on farm productivity. Thirty-one farmers increased their score between year one and year three of the results-based payment and four farms more than tripled their score. The median whole farm pollinator score for the 40 farms increased from 25,696 in year one to 33,572 in year two (31% increase), to, 40,211 pollinator points in year three (56% increase). Each farm type (beef, dairy, mixed and arable) increased their median score over the three years and dairy and arable farms showed the largest increase. This project has helped farmers better understand and engage with nature on their land and has created a measurable system for improving habitats for biodiversity on farms that is accessible to all and has the potential to be rolled out on a wider scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».