Popolazioni evolutive
La riduzione della diversità genetica delle colture, è considerata una minaccia rilevante per la sicurezza alimentare. Le varietà uniformi sono in genere utilizzate in agricoltura convenzionale, dove l’uso di sostanze chimiche (pesticidi, diserbanti e concimi chimici) per ridurre al minimo le differenze del suolo e l’ambiente. Per questo motivo queste varietà sono spesso non appropriate per l’agricoltura biologica . Queste varietà sono generalmente più colpite dalla negativi dei fattori incontrollabili (epidemie, temperatura, etc.) che sono associati agli impatti dei cambiamenti climatici. L’uso delle Popolazioni Evolutive (Eps) nelle coltivazioni di cereali, contribuiscono alla resilienza degli agricoltori di fronte al cambiamento climatico, consente la coltivazione sostenibile nei contesti marginali e nei sistemi agricoli non convenzionali, promuove un’alimentazione sana ed infine, sostiene la crescita e conservazione dell’agro-biodiversità.

Chapter 1 : An Introduction to the Basics
Le popolazioni evolutive (Eps) di cereali sono costituire da materiale sementiero eterogeneo (ovvero che non rispettano i protocolli di Distinguibilità, Stabilità ed Uniformità previste per le Varietà registrate). Il loro utilizzo in sostituzione delle varietà convenzionali (omogenee), permette agli agricoltori che utilizzano sistemi di agricoltura a basso apporto di inputs o biologica, di stabilizzare le rese e la produzione nel tempo anche in caso di andamenti climatici estremi. Questo perché la strategia di produzione delle EPs è basata sul decentramento della selezione -in particolare lo sviluppo viene condotto nell’ambiente di destinazione del seme, e attraverso la partecipazione, ovvero una selezione condotta attraverso il coinvolgimento di tutti gli attori coinvolti nella produzione, la trasformazione e l’uso di questi materiali (agricoltori , mugnai, panificatori consumatori) .
Approfondimento: Il materiale eterogeneo
Chapter 2 : Information Architecture
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Chapter 3 : Responsive Design
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Chapter 4 : Interaction and Motion
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Chapter 5 : Designing for Machine Learning
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Sara Passerini
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