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Enregistrement W578309103

Agricultural land use change in relation to agroecosystem health

2000· book· en· W578309103 sur OpenAlexfundaboutno aff
Wei Xu

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2000
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’OntarioBộ Giáo dục và Ðào tạo
Mots-clésAgroecosystemRelation (database)AgricultureGeographyAgroforestryAgricultural landEnvironmental scienceComputer scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis develops and tests a conceptual framework for assessing the changes in agroecosystem health from the perspective of agricultural land use. To understand the dynamic relationships in agroecosystems, a general conceptual model is developed with reference to patterns, processes, and forces of change in agricultural land use at different spatial scales. The definition of agroecosystem health adopted for this research is defined as the system's ability to realize its functions desired by society and to maintain its structure needed both by its functions and by society over a long time period. General criteria for characterizing the structural, functional, organizational, and dynamic health of agroecosystems are identified, and their potential utility assessed. The identified general criteria are further developed as five agroecosystem health indicators relating to different aspects of changes in agricultural land use. They are changes in agricultural land resource availability, land use diversity, productivity, self-dependence, and land use stability. A conceptual framework is then developed to further an understanding of the stress-response relationships involved in these aspects of changes in agricultural land use. The framework also facilitates the identification of driving factors/attributes related to macro-level environments. The proposed framework for assessing agroecosystem health is tested in two case studies. The first case study investigates the changes in agricultural land use to southern Ontario over a twenty year period from 1971 to 1991, and the second in Wellington County over the period 1986-91. Using four measurable indicators of land use change and secondary census data, the macro-scale study identifies that both structural and organizational health of the southern Ontario agroecosystem have deteriorated noticeably while the functional health has improved greatly. The macro-scale case study also concludes that the changes in agroecosystem health are significantly associated with the various forces related to biophysical conditions, changes in technology, changes in economic conditions, and modifications in institutional and social settings. According to two indicators of land resource availability and diversity, the county level study identifies that the structural health of the agroecosystem has also undergone a decline. The study reveals that the level of decline in the structural health is higher in northeastern Wellington than in the southwestern part of the county. Also, the changes are associated with different processes of land use conversion among agricultural land, forest, scrubland, and urban related uses. The analytical approach in the first case study demonstrates the utility of censuses and other secondary information for assessing the dynamics of agroecosystem health at a macro scale. It shows how the specific health indicators can be measured, and how GIS and statistical methods can be used to analyze the relationships in the changes of agroecosystem health. The second case study illustrates the utility and limitation of the remote sensing approach for studying the short term change in agroecosystem health at a meso-scale. (Abstract shortened by UMI.)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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