Bridging two communities in farming system research: IFSA Europe Group and Farming System Design
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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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 | 0,098 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».