Bridging two communities in farming system research: IFSA Europe Group and Farming System Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study frames the conceptual and methodological bridges between the International Farming Systems Association (IFSA) Europe Group and the Farming System Design (FSD) community to strengthen farming system research (FSR). FSR has evolved from enhancing smallholder productivity to a holistic, systems-thinking approach emphasizing farm resilience, co-design, and farmer-driven innovation. On the one hand, the IFSA Europe Group, rooted in multi-level systemic transitions and transdisciplinary methods, fosters regional networks and links with agricultural knowledge systems. On the other hand, the FSD community prioritizes design-driven innovation through normative modeling and participatory approaches, aligning with agronomy associations. Despite shared foundations, their methods diverge, with IFSA broadening FSR boundaries empirically and FSD focusing on situated knowledge and modeling. Despite these complementary strengths—IFSA's empirical breadth and FSD's modeling expertise—both under-explore landscape-level dimensions. Building on their common ground in decision and design theories may enhance collective contributions to systemic transitions and sustainability in agri-food systems. This can be achieved by comparing their conceptual frameworks to reveal complementarities that could strengthen interdisciplinary cooperation. For example, a comprehensive review of relevant literature, including conference proceedings, is recommended to support this bridging effort and address existing knowledge gaps. In summary, this study calls for updated reflexive reviews and comprehensive synthesis of outputs, aiming to support cooperation in advancing systemic transitions and sustainability.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle