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Enregistrement W4406204248 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.113091

Bridging the gap in sustainability measurement and reporting for agroecosystems: Overview and development of an adaptive sustainability assessment and monitoring framework

2025· article· en· W4406204248 sur OpenAlexaff
Mohammed Ibrahim, Evan Fraser

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensUniversity of GuelphGrain Farmers of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBridging (networking)AgroecosystemEnvironmental resource managementSustainability scienceAdaptive managementEnvironmental scienceEcologyComputer scienceSocial sustainabilityAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring sustainability in agroecosystems is inherently complex due to the diverse and dynamic nature of agricultural sustainability indicators. Traditional assessment tools often rely on universal objectives and baselines, which can obscure immediate problems and hinder effective sustainability efforts. In this paper, we propose an Adaptive Sustainability Assessment and Monitoring Framework (ASAMF) intended to address some of these limitations by starting with a clearly defined sustainability objective. The framework categorizes sustainability indicators and selects those relevant to each category, establishing a site-specific baseline against which actual farm measurements are compared. This approach offers a nuanced understanding of a farm’s sustainability relative to its potential capacity, highlighting areas for targeted improvement. The proposed framework is dynamic and adaptable, allowing for the evaluation of sustainability based on region-specific objectives and indicators rather than absolute metrics. This flexibility facilitates meaningful comparisons across different geographic locations and farming practices, enabling a pragmatic assessment of agroecosystem performance. By aligning agricultural practices with sustainability goals, the framework supports the transition towards more sustainable agroecosystems. This paper explores the conceptual foundations of sustainability and engages with existing measurement approaches, presenting the structure of the Adaptive Sustainability Assessment and Monitoring Framework. The framework’s practical applications and broader implications are discussed, demonstrating its potential to guide policy decisions and advance global sustainability initiatives. Through this comprehensive examination, we aim to provide a robust and practical framework that can enhance the assessment and monitoring of sustainability of agroecosystems.

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)0,128
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1280,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0170,017
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0140,025
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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