Do provisioning ecosystem services change along gradients of increasing agricultural production?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Increasing agricultural production shapes the flow of ecosystem services (ES), including provisioning services that support the livelihoods and nutrition of people in tropical developing countries. Although our broad understanding of the social-ecological consequences of agricultural intensification is growing, how it impacts provisioning ES is still unknown. Objectives We examined the household use of provisioning ES across a gradient of increasing agricultural production in seven tropical countries (Bangladesh, Burkina Faso, Cameroon, Ethiopia, Indonesia, Nicaragua and Zambia). We answered two overarching questions: (1) does the use of provisioning ES differ along gradients of agriculture production ranging from zones of subsistence to moderate and to high agriculture production? and (2) are there synergies and/or trade-offs within and among groups of ES within these zones? Methods Using structured surveys, we asked 1900 households about their assets, livestock, crops, and collection of forest products. These questions allowed us to assess the number of provisioning ES households used, and whether the ES used are functionally substitutable (i.e., used similarly for nutrition, material, and energy). Finally, we explored synergies and trade-offs among household use of provisioning ES. Results As agricultural production increased, provisioning ES declined both in total number and in different functional groups used. We found more severe decreases in ES for relatively poorer households. Within the functional groups of ES, synergistic relationships were more often found than trade-offs in all zones, including significant synergies among livestock products (dairy, eggs, meat) and fruits. Conclusions Considering landscape context provides opportunities to enhance synergies among provisioning services for households, supporting resilient food systems and human well-being.
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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) | 0,001 | 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 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 ».