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Enregistrement W4404226380 · doi:10.22478/ufpb.1981-1268.2021v15n3.61206

Perception of ecosystem services by peri-urban farmers in São Paulo, SP, Brazil

2021· article· en· W4404226380 sur OpenAlexaboutno aff
Diego Maciel Blum da Silva, Clóvis José Fernandes de Oliveira

Notice bibliographique

RevueGaia Scientia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriEcosystem servicesPerceptionEcosystemGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningBusinessPsychologyEnvironmental scienceMedicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The managements adopted in agroecosystems may interfere positively or negatively in the different ecosystem services (ES). Understanding the perception of ES and its importance is very relevant for family farming public policies, in accordance with practices that can mitigate the effects of climate change and create resilience for agroecosystems, with environmental gains for the entire society. With increased understanding in this sense, it is possible to improve the management of the agroecosystem and increase the degree of positivity of interferences in the ES. The objective of this work is to analyze the perception of ES by farmers located in peri-urban areas. The study was carried out in the Comuna da Terra Irmã Alberta, a pre-settlement established in the capital of São Paulo State, with participative observation and application of semi-structured interviews with key informants. The most perceived ES were those related to ecosystem support functions and culture, the most mentioned being: “nursery”, “cultural identity”, “food”, “sound regulation”, “aesthetic appreciation” and “air quality”. Sociocultural aspects and the spatial context in which they are inserted influenced the perception of ecosystem services. The presence of agroforestry backyards was the most prominent factor influencing the perception of SE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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