What shapes silvopastoralism in Mediterranean mid-mountain areas? Understanding factors, drivers, and dynamics using fuzzy cognitive mapping
Notice bibliographique
Résumé
Silvopastoral systems, integrating woody vegetation and livestock farming, are increasingly recognized as a sustainable land-use supporting biodiversity and ecosystem services provision in the Mediterranean. However, this traditional practice has declined in recent decades, mainly because of land abandonment and intensification processes. We investigated the relationships between the factors involved in the dynamics of silvopastoralism in two contrasting Spanish case studies in Mediterranean mid-mountain areas: Sierra de Guara Natural Park and Lluçanès region. Combining semi-structured interviews with researchers and participatory workshops with key stakeholders, we built a Fuzzy Cognitive Map (FCM) representing the shared perception of forest grazing in each region and implemented methodological improvements in FCM post-processing and analysis leading to an improved understanding of FCM outcomes. Results revealed that the dynamics of forest grazing are highly influenced by the socioeconomic attractiveness of the farming sector because it was a central factor in both case studies, whereas the importance of other factors such as farm abandonment in Guara and access to land in Lluçanès were site-specific. Climate change and the Common Agricultural Policy (CAP) were identified as the main external drivers undermining forest grazing in both sites while the incidence of other economic activities (i.e., tourism or other livestock production systems) relied on the context of each region. In contrast, technological innovations, including GPS collars and virtual fencing, along with the existence of infrastructures such as water points and active forest management, were identified to promote beneficial feedback loops for forest grazing. Although the current policy framework is failing in fostering silvopastoralism, a policy shift from direct payments to result-based schemes for biomass reduction and wildfire prevention tailored to each region’s environmental constraints and potentials would lead to better outcomes for society as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».