Bridging the gap in sustainability measurement and reporting for agroecosystems: Overview and development of an adaptive sustainability assessment and monitoring framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 découle