Networking supports crop diversity decisions: insights from the Gaillac wine-growing region (France)
Notice bibliographique
Résumé
The diversity of crop species and varieties is a key lever for promoting sustainable and resilient farming systems. Adopting new species and varieties requires knowledge tailored to specific crops. Farmers rely on diverse sources of knowledge to make cropping decisions, which depend on both the characteristics of the crops and the farmers themselves. Understanding the various pathways of knowledge transmission provides critical insights into the dynamics that either facilitate or constrain the local diffusion of crop diversity. This study examines how farmers engage with different social networks when selecting the three key components of grapevine cultivation: variety, clone, and rootstock. We combined social network analysis with ethnographic data to compare the composition (i.e., the sources involved), structure (i.e., the interactions between sources), and content of knowledge regarding grapevine selection in the Gaillac wine-growing region (France). Our results show that knowledge is predominantly obtained through social interactions with nearby farmers rather than through independent consultation of written sources, such as books and websites. Across all three networks, the most frequently cited knowledge providers were local experts with extensive experience managing diverse grapevine varieties. We found that grapevine varieties hold greater biocultural value for farmers than clones and rootstocks, shaping knowledge circulation networks. While varieties are central to farmers' concerns, clones and rootstocks are perceived as adjustment variables used to optimize yield and adapt to environmental conditions. As a result, farmer-to-farmer knowledge exchange primarily revolves around grapevine varieties, whereas knowledge about clones and rootstocks is largely disseminated by vine nurseries. Our findings highlight the role of social relationships in sustaining agronomic knowledge about numerous rare and uncultivated varieties within the locality, which may bolster farmers' capacity to adapt to rapid social-ecological changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».