Review: Ecosystem service indicators in insect farming − a novel One Health perspective
Notice bibliographique
Résumé
The global agrifood system faces growing pressure to meet increasing food demands, driving the need for sustainable agricultural practices that improve the efficiency and resilience of food systems. Insects play diverse socio-ecological roles that can be explained through the lens of ecosystem services (ES). Insect farming offers a sustainable strategy that supports food security, ecosystem balance, and agricultural resilience. The One Health (OH) framework, which integrates human, animal, and environmental health perspectives, provides a valuable approach to understanding and managing these contributions. This review explores four categories of ES provided by insect farming-support, provisioning, cultural, and regulation-which reflect the broad contributions of insects to ecological balance, health, and agrifood systems. These services position insect farming as a multifunctional tool for improving food systems and enhancing human, animal, and environmental health. However, despite its benefits, insect farming also faces challenges such as regulatory complexities, disease transmission risks, and potential environmental impacts, necessitating careful management. To measure the ES provided by insect farming, we synthesised insights from the literature and proposed a structured set of indicators aligned with the OH framework. These indicators aim to assess the benefits and challenges of insect farming, providing a foundation for evidence-based policies that maximise positive contributions to human, animal, and environmental health while minimising risks.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».