Toward net-zero farming systems using diversity, integration, and perenniality in the Black Soil Zone of the Canadian prairies: A co-design approach
Notice bibliographique
Résumé
• Transdisciplinary approach links soil, crop, and social research pillars • Peri-perennial practices will enhance soil health, biodiversity, and climate resilience • Landscape studies assess trade-offs in productivity, well-being, and biodiversity • Modelling connects farm data and GHG emissions for future farm scenario planning • Multi-metric data will inform policy supporting long-term agricultural resiliency Agricultural production in Canada’s Black Soil Zone is highly productive but dependent on simplified monoculture systems that contribute to greenhouse gas (GHG) emissions, biodiversity loss, and soil degradation. The “Leveraging Ecosystems to transform Agriculture on the Prairies” (LEAP) Project addresses these challenges through an interdisciplinary, co-design approach focused on enhancing diversity, integration, and perenniality in cropping systems. LEAP integrates biophysical research with farmer and Indigenous community perspectives to evaluate both ecological and social dimensions of agricultural transformation. The project is organized around five interconnected Pillars: (1) farmer leadership, emphasizing co-learning and mental health in sustainable decision-making; (2) First Nations self-determined farming systems, elevating Indigenous knowledge and governance; (3) landscape analyses of farmer-led annual, peri-perennial and perennial practices; (4) experimental field studies testing novel integrations of cover crops, intercropping, pollinator habitats, and livestock; and (5) scenario modelling using the Holos platform to assess system-level GHG outcomes and trade-offs. Together, these Pillars aim to identify strategies that support climate resilience, soil health, biodiversity, and farmer well-being while addressing economic and policy realities. This multi-metric, co-design approach also includes program and policy development which is essential to impacting long-term resiliency in the Canadian Black Soil Zone and the greater agricultural landscape.
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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 | 0,001 | 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 ».