Un indicateur évaluant la diversité globale des rotations : de la diversité des cultures aux services écosystémiques
Bibliographic record
Abstract
La diversification (allongement des rotations, introduction de cultures intermédiaires, cultures relais, associations…) est un des leviers majeurs pour une transition agroécologique des systèmes de culture. Cependant, toute diversification n’est pas bonne en soi car ses performances dépendent des cultures introduites et de la manière de les assembler. Pour aider les acteurs à orienter leur choix de configuration des systèmes de culture, nous avons développé un indicateur de diversité globale des cultures de la rotation (I-DGC) basé sur une construction en arbre hiérarchique. Celui-ci comprend une évaluation des diversités temporelle et spatiale. La diversité temporelle est ensuite décomposée en un indicateur de diversité taxonomique et un de diversité fonctionnelle, celle-ci étant liée à la fourniture de douze services écosystémiques (SE). L’indicateur global calculé à partir des données sur les cultures permet d’estimer a priori, l’effet potentiel de la diversification d’une rotation. L’estimation des douze SE sur un ensemble de rotations typiques des agroécosystèmes montre des variations importantes. Par ailleurs, l’allongement de la rotation et l’augmentation du nombre de cultures ne sont pas suffisants ; ils doivent être associés à un choix adéquat des cultures et de leur succession. Mots clés : transition agroécologique, diversification, diversité spatio-temporelle, succession cultures, association de culture, cultures en bandes
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".