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Enregistrement W4403945406 · doi:10.33584/jnzg.2024.86.3691

Silvopastoral agroforestry systems for dryland corners in Canterbury farms

2024· article· en· W4403945406 sur OpenAlexaff
Sandra J. Velarde, Kyle Wills, Istvan Hajdu, Trent Tipene, Electra Kalaugher

Notice bibliographique

RevueJournal of New Zealand Grasslands · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroforestryDryland farmingGeographyEnvironmental scienceAgricultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential future water constraints on dry areas of Canterbury farms, combined with existing animal welfare requirements, have spurred interest in practices such as agroforestry that can help future proof farming. Agroforestry is the deliberate integration of trees within a livestock grazing system. We surveyed farmers to investigate their understanding of agroforestry, including enablers and barriers to change; and conducted a literature review to identify key agroforestry concepts. We partnered with Ngāi Tahu Farming and Claxby Farms in Canterbury Region to co-develop agroforestry planting plans and completed economic analysis of the agroforestry component of each farm. We also identified other unquantifiable potential benefits of integrating trees on farms. We found that the agroforestry systems designed have positive net present value, internal rate of return, and a positive post carbon income annual cashflow. We have demonstrated that agroforestry is potentially economically viable in Canterbury. Agroforestry systems can be designed to align with the New Zealand Emissions Trading Scheme (NZ ETS) and in turn this would provide financial incentives for establishing trees on dryland corners. The quantified economic outcomes and the identified unquantified benefits warrant further research into integrating agroforestry into dairy and other farming systems around New Zealand.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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