Farmer networks and agrobiodiversity interventions: the unintended outcomes of intended change
Notice bibliographique
Résumé
Agroecosystem strategies to enhance agrobiodiversity can curb many of the negative impacts associated with current food production systems.With rising interest in agrobiodiversity and agroforestry as farming interventions that confer ecological and socioeconomic benefits, understanding the intended pathways of interventions is important for successful agroecological transformations.Yet, the patterns of agrobiodiversity introduction and adoption remain elusive.Drawing upon social network research from the regions of Ghana where cocoa (Theobroma cacao) is grown, we synthesize the relationships between agroforestry interventions, information networks, and the adoption of diversified agroecosystems.We illustrate middle-level patterns from independent studies in three regions of Ghana and nearly 500 farmer interviews.Strong structural indicators at the network level are linked to agrobiodiversity; farmers in larger, less dense information networks with ties to external organizations tend to have higher reported and measured agrobiodiversity.Remarkably, these trends were found in environmentally and socio-culturally different contexts in Ghana.However, these trends do not, in all cases, scale to the community level.For example, we did not observe any clear relationship between the density of community networks and the measures of agrobiodiversity at the community scale.This may be on account of the type of agrobiodiversity measure applied (above-ground biomass) to assess community-level outcomes.Selection of environmental attributes with meaningful spillover effects, such as pest management, would more likely uncover nontrivial network effects at the collective level.Our findings support that both innovation and cooperation are indispensable for successful agrobiodiversity interventions, and that networks can operate to overcome negative outcomes of agrobiodiversity.Based on these studies, we conclude that agrobiodiversity adoption via interventions and established farmer-to-farmer networks may trigger the formation of other, observation-based networks that draw in socially distant actors.Our research strategy of ex-post qualitative comparisons allowed for in-depth insight into the complexities of information networks and agrobiodiversity adoption but also generated new hypotheses on the role of social networks in diversified farming systems.
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 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 | 0,008 | 0,029 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».