Do organic farming policies need to be more target-oriented to achieve sustainability?
Notice bibliographique
Résumé
Organic farming is a key element of the EU Green Deal's Farm-to-Fork strategy, which aims to achieve 25 % of agricultural land being organic by 2030. Within the context of the current organic conversion policy (CAP Strategic Plans for 2023-2027), the aim of this paper is to assess whether a more complex and targeted organic support mechanism delivers greater GHG emissions reduction compared to a simpler but less targeted option. Using the IFM-CAP model, three contrasting organic conversion policy strategies for the EU are assessed: an action-oriented approach, a result-oriented approach focused on the GHG abatement potential, and a combined approach emphasizing cost-effectiveness. The findings reveal significant trade-offs: while the result-oriented strategy is more costly and complex due to higher monitoring requirements, it achieves greater emission reductions per euro spent, mainly by converting high-emitting livestock farms. However, it results in a larger gap to the 25 % organic area target. Conversely, the action-oriented strategy is less costly, focuses on arable farm conversion, comes closer to the 25 % organic area target, but achieves lower emission reductions. Therefore, to achieve environmental benefits from organic farming, it is necessary to focus on farms with higher environmental improvement potential rather than just on the amount of land converted.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».