Agricultural biodiversity as a livelihood strategy? The case of wastewater-irrigated vegetable cultivation along the Musi River in periurban Hyderabad, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural biodiversity ensures the nutritional basis upon which humankind depends and therefore plays an important role in ecological and socioeconomic contexts. The rates of loss however are alarming. For this case study, diversity in vegetable varieties in wastewater and groundwater-irrigated gardens along the Musi River was mapped and compared. Interviews with local farmers were conducted to better understand the decisions behind their crop choices. Most farmers interviewed used a highly intensive, short-term cropping system. Their work exposed them to pollutants like pesticides and industrial effluents. Their land tenure situation was insecure and they were faced with fluctuating prices of inputs such as seeds, pesticides and fertilizers. The perception of agricultural biodiversity among these farmers was positive, mostly for economic reasons, but also because it was seen as strengthening resilience against negative ecological impacts. Agricultural biodiversity was thus part of the livelihood strategy as it helped to mitigate vulnerability. However, it should be assured that industrial effluences are separated from the domestic effluent which can be profitable for urban and periurban farming. Cultivating a high diversity of crops in a sustainable way requires specialised knowledge. Therefore, meaningful ways of assisting the periurban farmers would be field schools and support through agricultural extension services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».