A Systematic Mapping Review of Resilient Seed Systems
Notice bibliographique
Résumé
Current formal agricultural seed systems are not resilient and have not necessarily ensured food diversity, nutrition and security. There is a need to identify local, traditional and Indigenous seed systems to acknowledge and understand the processes and outcomes which have led to their sustainability and resiliency. A systematic literature review was conducted with both academic, research for development, organization driven, and community generated literature with the aim of documenting and systematizing experiences of agricultural smallholders and Indigenous communities on the conservation of in-situ agrobiodiversity through informal and local seed systems for climate change adaptation and resilient livelihoods. This research identified organizational structures used in fostering in- situ conservation, their function as both technical and social innovations, several cross-cutting elements, and a key distinction between sustainability and resiliency as it relates to agriculture. This study presents and identifies a diversity of cases and experiences that can enable novel and local mechanisms to mobilize biodiversity conservation from local to international levels which can benefit Indigenous, family and small-scale agriculture in accessing diverse, good quality seed that can help address climate change and improve livelihoods while contributing to innovative use of neglected, orphan and underutilized species around the world. Practices to strengthen resilience at community and system levels are vital, as are new forms of collaboration with the private sector, academia, community-based organizations, and local and national governmental and non-governmental organizations. This information can serve to identify new themes for future research in this field internationally and in Ontario. Funding: SSHRC + Arrell Food Institute
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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 | 0,022 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».