Selective agricultural and environmental practices to sustain food production and mitigate climate change
Notice bibliographique
Résumé
Semi-arid and arid agricultural regions with growing populations and extreme weather vulnerability face major sustainable food production challenges. In this study, we conducted a narrative literature review of 163 published scientific articles and documented environmental case studies. The collected references were carefully analyzed and summarized to synthesize current knowledge on agricultural and environmental practices. This review evaluates climate-resilient farming methods, integrated soil fertility management, and resource-efficient irrigation systems. It combines evidence on the effectiveness of organic amendments, conservation tillage, and crop diversification in maintaining soil health, reducing greenhouse gas emissions, and improving yield stability under climate stress. Results show that adopting these practices can increase crop yields by 15–35%, raise soil organic carbon by up to 25%, lower synthetic fertilizer use by 40%, and cut greenhouse gas emissions from agriculture by 10–20%, while also supporting biodiversity and decreasing environmental impacts. These findings provide practical recommendations for policymakers and practitioners to develop region-specific adaptation strategies that protect food production, conserve natural resources, and enhance resilience against future climate challenges. Our synthesis highlights the most effective strategies for integrating sustainable practices into food systems, providing a comprehensive overview that can guide future research, policy development, and practical implementation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».