Mieux coupler cultures et élevage dans les exploitations d'herbivores conventionnelles et biologiques : une voie d'amélioration de leur durabilité ?
Bibliographic record
Abstract
Les Systèmes de PolyCulture Elevage (SPCE), qu'ils soient conventionnels ou en agriculture biologique, ont des atouts théoriques pour faciliter la gestion durable des agroécosystèmes par l'agriculture et ainsi réduire les externalités négatives. Dans la pratique, il y a une large diversité de façons de pratiquer la polyculture-élevage. L'objectif de cette étude est de caractériser le couplage entre cultures et élevage dans les exploitations - c'est-à-dire, l'intensité des échanges entre ateliers animaux et ateliers cultures - et de tester ce critère vis-à-vis des performances économiques et environnementales des exploitations. Pour caractériser le couplage, nous avons utilisé 10 critères issus de la bibliographie et adaptés aux données disponibles des trois bases mobilisées (Réseau CIVAM, INOSYS et INRA), réalisé une ACP sur 1 190 fermes (détenant des ruminants), puis caractérisé les axes les plus significatifs en rapport avec le couplage entre cultures et élevage. La position des fermes sur ces axes nous a servi à calculer un score de couplage pour chacune d'elle. Les fermes ont alors été réparties au sein de trois classes (peu, moyennement et fortement couplées). Les performances des fermes en fonction du niveau de couplage ont été évaluées au moyen de 3 critères économiques et de 4 critères environnementaux. Nous obtenons 357 fermes peu couplées (score < -2,76), 476 fermes moyennement couplées (score entre -2,76 et +2,14) et 357 fermes fortement couplées (score >2,14). Les fermes en agriculture biologique sont en moyenne plus fortement couplées que les fermes conventionnelles. Les exploitations avec un niveau de couplage élevé ont de meilleures performances environnementales que celles ayant un niveau de couplage plus faible, quelle que soit la filière animale. Les performances économiques sont plus nuancées. Les charges opérationnelles sont diminuées avec un couplage croissant, et l'efficacité économique est améliorée. Le résultat courant par unité de main d'œuvre exploitant reste stable quel que soit le niveau de couplage. Les systèmes biologiques ont été comparés aux systèmes conventionnels à couplage équivalent. Ils ont des performances environnementales et économiques supérieures indiquant que les effets du couplage et du passage en agriculture biologique sont additifs. Le couplage, encouragé par le cahier des charges AB, semble impliquer des mécanismes améliorant la durabilité des exploitations d'herbivores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".