Healthy soils as a booster to EU competitiveness
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
The European Union's strategic agenda for 2024–2029 prioritizes a prosperous and competitive Europe, with soil health potentially playing a role in achieving this goal. However, the current state of European soils is of concern, with over 60 % of soils not in healthy condition, as reported by the European Union’s Soil Mission Board and the EU Soil Observatory. This results not only in environmental issues, but also economic ones, as the costs of soil degradation in the EU are estimated to be higher than €50 billion per year, underscoring the need for soil health to be placed more prominently on the political agenda. Soil-related business models, including biotechnology, remediation of contaminated sites, carbon removals and farming, regenerative agriculture, and agritech solutions, can contribute to EU competitiveness. These business models may help address most of the challenges posed by soil degradation, climate change, and biodiversity loss, while promoting sustainable agriculture practices and improving ecosystem functioning. The EU's soil remediation market is valued at €8.5 billion, with an annual growth rate of 5 %. The EU Carbon Removals and Carbon Farming Regulation provides a framework for certifying carbon removals, with potential revenue of €6 billion per year. Regenerative agriculture, which prioritises soil health and ecosystem services, can increase crop yields, reduce dependency on synthetic fertilisers and pesticides, and promote biodiversity. Agritech solutions, such as precision agriculture and artificial intelligence, can optimize farming practices, reduce costs, and improve environmental sustainability. Here we present the potential of soil-related business models to contribute to EU competitiveness, while addressing environmental and societal challenges. However, a number of challenges remain and need to be addressed as the need for acceleration, a clear policy framework, a closer collaboration of different actors in the food supply chain and a digital transformation are still needed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle