Sustainable cost of quinoa production in Bolivia: A foodscape approach integrating the recovery of agricultural heritage (COSPH)
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the sustainable production cost, integrating the recovery of agricultural heritage (COSPH), for quinoa cultivation in the Bolivian High Plateau (Altiplano), seeking to answer: How much does it cost to make quinoa production sustainable over time in Bolivia? And, How does this change when considering agricultural heritage conservation? Specifically, the study evaluates how good agricultural practices (GAP) can mitigate climate change impacts and whether they are cost-effective, integrating the costs of agricultural heritage, which are particularly important for the quinoa real (royal quinoa) crop in Bolivia. Methodologically, the research combines a microeconomic model of imperfect competition calibrated for quinoa - capturing price differentiation based on sustainability and heritage conservation - with the NL-CROP model (Non-Linear Crop Optimization Model), which simulates non-linear interactions between climate, soil, and farming practices. Key findings show that GAP significantly reduce yield losses: under moderate climate conditions, productivity declines decrease from 5-7% to 1.8-2%, while in extreme events, losses drop from 16- 30% to 2.5-6.2%, attributed to sustainable soil management. GAP remain viable in scenarios with up to two to three standard deviations, where profit margins cover additional costs. However, in severe crises (50% yield losses), negative margins (-4.7%) make agricultural insurance necessary (premiums of 7-10%), as well as tailored policies to balance climate adaptation with smallholders' economic viability. When heritage conservation costs are included (COSPH), results show improved resilience (yield loss reduced to 10.5% under a moderate climate scenario) at a moderate additional cost (5.75% compared to 5%), suggesting that preserving agroecological heritage contributes to long-term sustainability. These findings highlight the strategic role of combining sustainable agriculture with the protection of cultural landscapes in vulnerable highland farming in Bolivia.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».