Overcoming collapse of farming systems: shifting from vicious to virtuous circles in the extensive sheep farming system in Huesca (Spain)
Notice bibliographique
Résumé
Farming systems in Europe are perceived by stakeholders as having a low level of resilience and sustainability when confronted with shocks and ongoing stresses. Specifically, European extensive livestock systems are faced with challenges such as low farm income, uncertain policies, and changing meat consumption patterns, which are causing these systems to decline. Focused on the extensive sheep farming system in Huesca (Spain), our aim with this paper is to analyze the dynamics that have driven this system close to collapse and propose strategies that can reverse its dynamics to make the system both resilient and sustainable. This assessment is framed under an integrated resilience and sustainability approach, in which resilience variables (challenges, functions, and resilient attributes) and sustainability dimensions (economic, social, environmental, and institutional) are considered. Drawing on qualitative system dynamics and participatory causal loop diagram mapping, we show that the extensive sheep production system is threatened not only by challenges (e.g., increasing feeding costs), but also by weakly expressed resilience attributes (e.g., lack of diverse policies) and diminished functions (e.g., declining number of farms). There are delayed vicious circles in the system’s dynamics that are interrelated across sustainability dimensions, implying that time will be required to reverse the system’s dynamics. Hence, to foster the resilience of farming systems, specifically extensive livestock systems, a coordinated range of long-term strategies and policies (agricultural, environmental, sanitary, urban, labor, consumption, and innovation) are needed, aimed at responding to challenges, weak attributes, and diminished functions across different sustainability domains.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».