The implications of agroecology for meeting the sustainable development goals (SDGs): a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Agroecology’s multidimensional theorization and transdisciplinary practices position it as a promising paradigm for addressing challenges within the industrial food system and therefore contributing to the achievement of the SDGs. Despite the growing research of agroecology across geographical contexts, there is limited study about the ways in which agroecology is directly and indirectly linked to the SDGs. This scoping review categorizes carefully screened agroecology studies in light of agroecology’s three dimensions and critically examines their geographical and thematic foci when illustrating the connections with each of the SDGs. Our research finds that most studies examine agroecology in the context of the Global South and take a hybrid perspective that describes agroecology as science, practice and/or movement, highlighting its multidiensional nature. Yet, there are limited studies that examine the connection with certain SDGs (i.e. SDG 9, 10, 14 and 16). Moreover, instead of stating explicitly how agroecology contributes to SDGs, existing studies often provide passing reference to the SDGs and do not use strong empirical evidence to illustrate the contribution. The research points out new spaces for agroecology studies by highlighting the need for research that directly connects agroecology to the SDGs with strong empirical evidence. We argue that policymakers and practitioners need to integrate agroecology into development strategies to address systemic inequalities within food systems and advance sustainability goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».