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Enregistrement W4393928634 · doi:10.1126/science.adj1914

Joint environmental and social benefits from diversified agriculture

2024· article· en· W4393928634 sur OpenAlexafffund
Laura Vang Rasmussen, Ingo Graß, Zia Mehrabi, Olivia M. Smith, Rachel Bezner Kerr, Jennifer Blesh, Lucas A. Garibaldi, Marney E. Isaac, Christina M. Kennedy, Hannah Wittman, Péter Batáry, Damayanti Buchori, Rolando Cerda, Julian Chará, David W. Crowder, Kevin Darras, Kathryn Teigen DeMaster, Karina García, Manuel Gómez, David J. Gonthier, Purnama Hidayat, Juliana Hipólito, Mark Hirons, Lesli Hoey, Dana James, Innocensia John, Andrew D. Jones, Daniel S. Karp, Yodit Kebede, Carmen Bezner Kerr, Susanna Klassen, Martyna M. Kotowska, Holger Kreft, Ramiro Llanque, Christian Levers, Diego J. Lizcano, Adrian Lu, Sidney Madsen, Rosebelly Nunes Marques, Pedro Buss Martins, América Melo, Hanson Nyantakyi‐Frimpong, Elissa M. Olimpi, Jeb P. Owen, Heiber Alexander Pantévez, Matin Qaim, Sarah Redlich, Christoph Scherber, Amber R. Sciligo, Sieglinde S. Snapp, William E. Snyder, Ingolf Steffan‐Dewenter, Anne Elise Stratton, Joseph Taylor, Teja Tscharntke, Vivian Valencia, Cassandra Vogel, Claire Kremen

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensBishop's UniversityUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Research, Development and Innovation OfficeFondation Daniel et Nina CarassoNorges ForskningsrådBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute of Food and AgricultureDirectorate for Biological SciencesCanada Research ChairsEconomic and Social Research CouncilEuropean CommissionBiodiversa+Deutsche ForschungsgemeinschaftSight Research UKNational Socio-Environmental Synthesis CenterGlobal Environment FacilityNatural Environment Research CouncilMcKnight FoundationNational Science FoundationNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalWorld Bank GroupCS FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDiversification (marketing strategy)AgricultureNatural resource economicsBusinessExternalityEcosystem servicesBiodiversityAgricultural diversificationMonocultureEnvironmental resource managementFood securityUnisonEcosystemEnvironmental planningEconomicsEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural simplification continues to expand at the expense of more diverse forms of agriculture. This simplification, for example, in the form of intensively managed monocultures, poses a risk to keeping the world within safe and just Earth system boundaries. Here, we estimated how agricultural diversification simultaneously affects social and environmental outcomes. Drawing from 24 studies in 11 countries across 2655 farms, we show how five diversification strategies focusing on livestock, crops, soils, noncrop plantings, and water conservation benefit social (e.g., human well-being, yields, and food security) and environmental (e.g., biodiversity, ecosystem services, and reduced environmental externalities) outcomes. We found that applying multiple diversification strategies creates more positive outcomes than individual management strategies alone. To realize these benefits, well-designed policies are needed to incentivize the adoption of multiple diversification strategies in unison.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations120
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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