研究

耕作方式和思维方式:农民对景观的思维模式与他们的土地管理实践有关吗?

• 摘要
• 简介
• 理论和方法框架
  • 理解农业实践的复杂性:一种农业系统方法
  • 表征、心智模式和实践
  • 探索农业实践和景观思维模式之间的联系
• 案例研究
  • 研究区域
  • 农民抽样
  • 调查
  • 方法
• 结果
  • 确定农民的土地管理做法
  • 土地管理实践组间心智模式比较
• 讨论
  • 影响实践和思维模式的制约因素
  • 对影响实践的社会-生态相互依存的认识
  • 对我们的概念和混合方法框架的进一步发展的影响
  • 对未来农业政策的影响
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

欧洲农业景观代表了社会生态系统(SESs)的一个经典例子，这种系统是人类、非人类及其生物物理环境之间长期相互作用的结果(Plieninger et al. 2015)。最近的一份报告显示，这样的景观占了45%的欧盟领土(欧盟27;Henle et al. 2008)。它们在20世纪下半叶迅速进化，主要是因为农业集约化，导致景观简化和生物多样性丧失(Matson et al. 1997, Robinson and Sutherland 2002)。自1999年以来，欧盟共同农业政策(CAP)的第二支柱和国家公共政策已经实施，以保护农业景观及其保护的生物多样性(Henle et al. 2008)。然而，这种保护政策的效率正日益受到质疑(Pe er et al. 2014, Batáry et al. 2015)。它们的设计方式，通过集中定义的管理处方，被认为是它们失败的潜在原因(例如，Pinto-Correia等人，2006年，de Sainte Marie 2014年)。Pinto-Correia等人(2006年)和de Sainte Marie(2014年)主张采用更加情境化的、基于结果的和与地点相关的方法，将保护目标与农民的工作和价值观协调起来。这种方法需要更好地理解政策制定者的代表和实施政策的农民的代表之间的差异(Biggs等人2011年引用Wondolleck和Yaffee 2000年，Mathevet等人2014年引用)。

心理模型是人们在周围世界中作为行动基础的认知结构(Jones et al. 2014)。它们最近被强调为研究利益相关者对面临“恶劣”环境问题的复杂SESs的表征的有用方法(Özesmi和Özesmi 2004)。此外，有人建议在利益相关者之间描述和分享心智模型，作为诱导他们改变表征的一种方式，从而提高政策效率(ComMod等，2003年，Biggs等，2011年)。事实上，心智模式强烈地影响人们对世界的感知，进而影响他们的行为(Grenier和Dudzinska-Przesmitzki 2015)。由于这个原因，心智模型在人与环境相互作用的研究中得到了越来越多的研究(Lynam and Brown 2011)。然而，心理模型和人们行为之间的假设关系很少被调查(关于之前的探索见Ross 2002, Hoffman et al. 2014)。此外，尽管有大量文献研究农民的价值观、态度和行为之间的关系(Ahnström et al. 2009)，但很少有研究涉及农民的心理模式和他们的实际农业实践之间的关系。大多数研究使用先天二分标准来区分实践，例如，有机农业与传统农业(Michel-Guillou和Moser, 2006, Kelemen等人，2013)，或集体和直接或个人和间接诱导方法来评估心智模式(Vanwindekens等人，2014,Diniz等人，2015)。由于这些方法不依赖于对个体心智模式和耕作方式的直接启发，它们很可能低估了个体心智模式和心智模式的多样性，因此可能产生误导性的结论。我们认为，为农业景观管理和生物多样性保护设计高效、社会和生态健全的政策，需要理解耕作方式和个体农民思维方式之间的关系的多样性。

本研究的目的是:(1)建立一个理论和方法框架，以评估和比较农民的土地管理实践及其景观的个体心理模型(imm)，(2)在个案研究区域检验该框架。我们开发了一个跨学科框架，结合农业科学中用于研究农民土地管理实践的农业系统框架(Errington等人1994年，Gibon等人1999年，Darnhofer等人2011年)和认知心理学中用于研究农民在农业景观中社会和生态相互依赖性的imm的心智模型理论(Lynam和Brown 2011年)。我们在法国的Coteaux de Gascogne地区测试了提出的框架，该地区是BIODIVERSA欧洲农田项目研究的八个地区之一，该项目旨在评估作物异质性、生物多样性和生态系统服务之间的关系，为更有效的农业政策提供指导(https://farmland-biodiversity.org/)．

理论和方法框架

理解农业实践的复杂性:一种农业系统方法

农业系统研究突出了农民决策系统的复杂性，并表明，除了自然约束、农业企业的具体条件、使用的技术、投入的劳动力和其他因素外，农民的管理实践因其自身的价值观、目标、知识和项目而有很大差异(Errington et al. 1994, Gibon et al. 1999, Darnhofer et al. 2011)。因此，基于先天二分标准的原始分类，如有机农业与传统农业或奶牛与非奶牛，很可能会歪曲农业实践的多样性(Thenail 2002, Puech et al. 2013)。在我们的研究框架中，我们认为，调查实践和表征之间的联系需要(1)进行一对一的社会技术访谈(如Landais 1998)，以表征个体农民的实际实践，(2)通过识别群体农民的不同土地管理实践来构建类型学。

农场管理决策及其逻辑可以使用农场子系统的模块化分析进行最佳评估(Gibon et al. 1999)。在关于农业实践及其对生物多样性影响的文献中，通常区分与耕作区和半自然区有关的实践，因为它们代表土地管理系统的两个子系统(例如，Kremen和Miles 2012)。因此，在我们的研究框架中，我们建议建立两种独立的土地管理实践类型，分别为耕地和半自然地区。实践可以以面对面的民族技术访谈为特征，结合半结构化问卷和农场预印本地图作为促进讨论的媒介(Gibon 1999, Mottet et al. 2006)。然后，可以使用农业系统研究中常用的两步统计分析对农民的土地管理实践进行分类(m部副等，2013年)。首先，对农民的土地管理实践进行多变量分析，以确定数量有限的称为轴的复合变量。其次，在多元分析的第一个坐标轴上，个体农民被分成得分相似的组(附录1)。该方法允许识别具有相似做法的有限农民组，同时承认其做法的潜在复杂性。

表征、心智模式和实践

到目前为止，人们的表征和实践之间的联系主要是由社会心理学家在社会表征框架内研究的(Flament 1987, Guimelli 1998, Abric 2011)。社会表征是反映常识的个体的社会建构表征(Moscovici 1961)。实践和社会表征可以相互影响:当人们有足够的自主权或巨大的情感负荷时，表征往往会影响实践，而当人们处于非常物质或社会约束的环境中时，实践可能与表征相矛盾，从而导致表征的变化(Flament and Rouquette 2001, Abric 2011)。社会表征和实践之间的联系主要在粗略的层面上进行研究，例如，通过比较具有不同实践水平的群体(例如，频繁与不实践;丹妮和阿布里克2007)。为了在更细的尺度上研究表征和行动之间的关系，例如，与实践梯度相关的群体之间的关系，我们建议使用心智模型。

心理模型结构是由认知心理学家开发的，用来描述人们在行动前如何组织和使用他们的知识来对世界进行推理和推断(Johnson-Laird 1980)。imm是通过经验和与他人的互动来阐述的(Johnson-Laird et al. 1998)。在这方面，它们与社会表征非常相似(Mathevet et al. 2011)，与探索表征与行为之间的关系非常相关(Grenier and Dudzinska-Przesmitzki 2015)。事实上，imm是对象如何工作以及如何与其他对象交互的动态表示，也就是说，在行动之前，用于在心理上尝试替代场景的“小规模”现实模型(Craik 1943:61)。根据Kearney和Kaplan(1997)的说法，imm作为新传入信息的过滤器，决定了这些新信息是否会被用于行动。这使得IMMs适合于探索具有相互作用的社会和生态过程的复杂动态系统中的认知(Jones et al. 2014)。因此，我们认为IMMs对于描述农民对复杂和动态农业景观的表征以及探索农民表征与土地管理实践之间的细尺度关系尤其相关。

Jones等人(2014)和Grenier和Dudzinska-Przesmitzki(2015)回顾了各种IMM诱导方法的优缺点。在他们的工作基础上，我们提出了一种方法，在该方法中，imm被图形化地、单独地和直接地引出。我们的方法遵循Carley和Palmquist(1992)的理论假设，即心理模型是可以用概念网络在语言学上表示的内部表征。在Özesmi和Özesmi(2004)以及Mathevet等人(2011)的工作基础上，引出程序基于对参与者、资源、动态和互动(ARDI)方法(Etienne等人，2011)的适应，以适应面对面的面试条件。首先，我们使用自由联想任务来获取农民的潜在知识(Dany et al. 2015)，要求他们自发地引用与景观相关的概念(行动者、生物物理成分和变化的驱动因素)。然后，我们邀请每个农民使用这些概念来建立一个定性模型，称为个体认知地图(ICM)。icm对应于由与动词相关的箭头连接的概念的图形表示(Crandell et al. 1996)。综合管理模型可以反映农民对农业景观功能的理解，因此也可以评估农民的综合管理模型。值得注意的是，个人启发将通常与集体启发相关的权力关系和当地社会动态的影响最小化。而且，直接启发式帮助被调查者通过映射的过程探索自己的认知，克服了间接启发式的缺点，间接启发式的ICMs是研究者通过内容分析建立后验的。 Indeed, mental models can contain deeply held beliefs that content analysis cannot capture (Kearney and Kaplan 1997). Our method combines computer-based and author-generated graphical elicitation methods. Each respondent gives instructions to the interviewer on how to link concepts by indicating the concepts to be linked and the link direction. The graphical result is displayed using a laptop with dedicated software. Respondents are required to specify the nature of the relationships between concepts by labeling the links they draw with a verb to form a proposition (Novak and Cañas 2008). This interview design minimizes the influence of the interviewer and ensures the interviewee’s freedom to choose, define, and link concepts in a way that captures his or her own mental model. Further details on the IMM elicitation method used are provided in Appendix 2.

探索农业实践和景观思维模式之间的联系

Carley和Palmquist(1992:602)指出，“一个概念的社会意义不是在普遍意义上定义的，而是通过个人的心理模型的交叉。”因此，我们提出了最后一个步骤，允许我们基于每组农民内部icm的交集，比较具有不同实践的农民组之间的心智模式。如Özesmi和Özesmi(2004)和Vanwindekens等人(2014)所述，每个引出的ICM都可以被编码为一个单独的邻接矩阵。然后可以在一个组内对单个邻接矩阵进行求和，得到的组邻接矩阵可以转换回组映射(Özesmi和Özesmi 2004, Fairweather 2010, Vanwindekens et al. 2013)。群体地图中链接的权重对应于群体中引用该链接的个体数量(Vanwindekens et al. 2013, 2014)。icm中包含的各种各样的概念和链接使得有必要将具有相似含义的概念重新组合到更广泛的类别中，以方便组映射的构建和比较(Özesmi和Özesmi 2003)。这代表了一种后验聚合，适用于情境知识和情境很重要的心智模型研究(Ostrom 2005)。这个过程的细节和例子见附录2。

为了在每个群体地图中发现最可能与农民土地管理实践类型相关的元素，我们建议考虑每个群体地图的共识部分，即只考虑一个群体中被频繁引用的概念和链接(例如，在Fairweather(2010)之后，被> 30%的农民引用)。然后我们提出了一个定性和定量的比较分析的群体地图之间的农民群体。定性分析包括分析群体地图之间的差异和相似之处，考虑到每个群体中农民使用的概念、联系和动词。定量分析的目的是评估组间概念出现和链接权重差异的统计学意义。与以往的研究不同，我们建议尽量减少这种多重检测方法产生的假阳性和假阴性结果。

案例研究

研究区域

研究区域位于法国南部图卢兹西南80公里处(图1)。它包括三个相邻的州(Aurignac, L’isle -en- dodon和Le Fousseret)，总面积约400平方公里。该区域景观包括陡峭的山丘和狭窄的山谷，形成了由农田、树篱、孤立的树木和小森林组成的精致景观马赛克。自然条件的限制和当地以房屋为基础的社会制度的特殊性减缓了该地区的农业集约化和农场扩张(Choisis et al. 2012)。因此，尽管农场越来越专注于作物或牛，但作物和牲畜混合的种植区仍然存在(Ryschawy et al. 2012)。

农民抽样

我们的抽样设计旨在涵盖研究区域内发生的大量景观和农场类型。因此，我们的农民样本是基于农田项目的总体抽样设计，其目的是沿着广泛的作物组成(作物类型多样性)和作物配置(平均田地大小;参见Calatayud等人2012年和Pasher等人2013年的详细方案)。在每个景观中，在获得农田管理农民的同意后，选择四个具有不同作物类型的农田进行生物多样性调查。为了保证农田项目中不同工作包之间的最大重叠，我们通过电话联系了同一组农民(60名农民)。由于有57%的积极回应率，我们获得了30个农民的样本。这个有目的的样本准确地代表了当地的农业景观和农业系统。在这30个农民中，16个拥有该地区典型的混合作物-肉牛系统，7个专门种植经济作物，3个是奶农(3个养奶牛，1个养山羊)，1个拥有肉用绵羊农场。农场面积差异很大，平均利用农业面积为131±65 ha(平均±SE)。肉牛养殖场的畜群规模为40 ~ 160个单位(LU)，平均为93±39 LU。 Farmers were between 22 and 64 years old. All were men with an education level from middle of high school to bachelor degree equivalent.

调查

我们分别对每位农民进行了两次面对面的访谈，以引出imm并分别评估土地管理实践。IMM招聘面试在2013年9月和11月进行，土地管理实践面试在2014年4月进行。在IMM的采访中，我们使用了Cmap工具软件(佛罗里达人类与机器认知研究所，http://cmap.ihmc.us/)．每种类型的访谈都由一名观察员进行(北方代表土地管理实践，北方代表土地管理管理实践)。一些接受IMM采访的农民在土地管理实践采访时无法与他们联系(30人中有3人)。一个不完整的ICM被从分析中删除。结果，最终样本包括26名农民。

方法

土地管理实务小组

我们选取了12个农田管理实践指标构建类型学1(表1):6个种植面积异质性指标，6个作物管理集约化水平指标。我们选择小麦作为田间规模的参考作物，因为它是所有受访农民唯一种植的作物。我们为建筑类型学2(表1)选择了7个半自然区域管理实践指标。我们使用dudi对混合定量变量和因素(Kiers 1991)进行了主成分分析的推广。R中ade4包中的混合函数(Dray et al. 2007)。然后，我们使用欧氏距离和沃德聚合准则对第一个坐标轴上的个体分数进行聚集性层次聚类，以识别群体。我们观察到农民在作物管理和半自然区域管理方面的做法存在高度的个体间异质性。结果，我们为每个类型学选择了三个组，以最大化组内同质性和组间不相似性(Köbrich et al. 2003)。

每个土地管理实践组的组地图

我们在农民的ICMs中观察到高度的个体间异质性。这种异质性部分是由于不同农民使用的词汇的特殊性。我们将这394个单词浓缩为152个更宽泛的类别。这将链接的数量从716减少到431。即使在这一聚合过程之后，农民ICMs的个体间异质性水平仍然很高。我们丢弃了权重低于30%阈值的链接来构建一致的组映射(见图2)。

土地管理实践组间组图比较

我们通过比较组之间的链接和动词出现频率来定性比较土地管理实践组之间的组图。我们使用费雪精确度检验来比较组间概念出现频率和链接权重。我们选择了冒险α= 10%，因为我们数据的定性和非常多样化的性质，以及我们相对较小的样本量。我们使用Benjamini-Hochberg调整技术控制假阳性和假阴性检出率P值(Benjamini和Hochberg 1995)。所有的分析都是用R (R Core Team 2014)完成的。

结果

确定农民的土地管理做法

在耕地管理实践的第一种类型(表2)中，CROP1组包括专门生产经济作物的大型农场(5个农场)或与牛肉生产相关联的农场(2个农场)。这些农场拥有最大的农田和最低的作物多样性。这些农场包括密集的谷物生产，大量的化肥投入，预防性和系统地使用杀虫剂。CROP2组包括拥有多种作物-牲畜综合系统的大型农场(分别为7个和2个农场)，其中包括牛肉或奶牛。它们有很高的作物多样性，并受益于作物和牲畜的互补性(例如，较少的化学投入和更多的粪肥用作肥料)。在这些农场中，农药的使用是根据作物的需要进行调整的。CROP3集团包括具有综合作物-牲畜系统的中型和小型农场，大量生产牛肉或山羊和绵羊(分别为6个和2个农场)和1个中型作物农场。他们的作物多样性很低，主要是由于草地和小麦田的比例很高，而且很少或不使用化肥或杀虫剂来管理作物。

在关于半自然区域管理实践的第二种类型中(表3)，SN1集团聚集了6个专门生产肉牛的大型农场和4个专门生产经济作物的大型农场。半天然草地较少，树篱密度中等，树篱维护不规范，以化学篱为主。这群农民中的八位最近拆除了一些树篱。SN2组聚集了不同规模的作物-牲畜混合农场(有牛肉、奶牛或绵羊)。它们有许多永久草地，但树篱密度最低。他们定期用化学方法维护树篱。这些农民大多在很久以前就把一些树篱拆掉了。SN3集团汇集了拥有肉牛混合农牧系统(4个农场)或专门种植经济作物(2个农场)的大中型农场。它们有最高的树篱密度和中等份额的永久草地。他们定期维护不使用化学药品的树篱，并对田地边缘进行差异化管理(减少化学药品输入和耕作;草条)。他们中的大多数人从未拆除过树篱，甚至在自己的农场上种了一些。

土地管理实践组间心智模式比较

思维模式与耕地管理实践

我们观察到，在不同的农田管理实践组中，使用概念的频率存在一些质的差异(图3)，尽管差异并不显著(表4和表5)。CROP1农民(即采用更密集实践的农民)使用动词如“毁灭”、“让我们离开”、“影响收入”和“报酬”强调了世界市场价格和农业营销合作社对农民收入的强烈影响。大多数(78%)的CROP1农民提到了林地的经济作用(“从中获利”、“开发”和“砍伐取暖”)，而CROP2和CROP3农民分别提到了13%和33%。作物1型农民使用的许多动词都与经济有关(12个动词)，而作物2型农民使用的只有3个动词和2个动词。第二种作物和第三种作物的农民强调了欧盟共同农业政策的影响。第二种作物的农民用来描述共同农业政策影响的动词有一半是消极的(“施加”、“控制”)，一半是积极的或中性的(“引导”、“维持”)，而第三种作物的农民使用的动词大多是积极的或中性的(“鼓励”、“支持”、“使他们工作”、“氧化”、“补贴”、“保持”、“影响”)。有一半的种植第二阶段作物的农民(即具有多样化生产和综合做法的农民)强调了农民与化学品投入之间的联系(相比之下，种植第一阶段作物的11%和种植第三阶段作物的22%)。CROP2农民还使用了许多与他们的专业知识和热爱相关的动词，如“关心”、“从事”、“热爱”和“综合使用”。大多数(56%)的CROP3农民(即广泛耕作的农民)提到了野生动物，而在CROP1中只有22%25%是种植CROP2的农民。与其他组相比，CROP3组的农民强调了树篱、林地和草地在保护和喂养野生动物方面的作用，并强调了更多生物物理成分之间的联系(图3)。

心智模式与半自然区域管理实践

SN1类型的农民(即集中维护极少的半自然区域)明显更加强调农业机械对景观的影响:70%的人强调了机器现代化对农业景观功能的影响，使用了突出机械规模和力量不断增长的动词(“扩大”，“装备”，“增加”)，而SN2组中没有人提到这一点，而SN3组中有20%的人提到这一点(表6和表7)。SN组之间的其他几个概念和联系存在差异，但不显著(图4)。SN1组的农民是唯一提到草带(通过CAP激励实施)的组。尽管他们不承认树篱或草地对景观的任何作用。SN1的农民也省略了野生动物，而SN2(即拥有高密度的半自然草地)和SN3(即对半自然区域进行环境友好管理)的农民提到了野生动物(表6)。SN2的农民经常提到树篱、林地和草地，这些概念之间有几个联系，使用动词唤起它们在景观中的作用(即生态系统服务)，如“热量”、“避难所”、“授粉”。他们还强调了经济因素(例如世界市场价格)对种植计划的影响，以及地形限制(“斜坡”)对草原和牲畜在当地持续存在所起的作用。SN3农户更多地提到“土壤质量”、“侵蚀”、“生物多样性”和“水质”。他们提到了树篱在保护野生动物方面的作用，强调了草地在防止水土流失方面的作用。他们是唯一提到化学物质输入对土壤和水质以及野生动物的负面影响的群体。此外，SN3农民更多地通过“talk with”和“not talk enough with”等动词来强调他们的合作或需要更好地与土地的其他使用者(“当地人”)合作。

讨论

影响实践和思维模式的制约因素

我们的研究结果表明，不同做法的农民对经济、监管、技术或生物物理约束的重视程度不同。这一结果与之前的研究一致，在这些研究中，非常有限的环境已被证明会导致表征的变化(Flament和Rouquette 2001)。拥有集约化专业作物农场(CROP1)的农民强调经济约束(市场价格)，而拥有综合和广泛的农牧混合农场(CROP2和CROP3)的农民往往强调监管约束(欧盟的CAP)。的确,专门种植少数作物的农民很可能高度依赖波动较大的世界粮食市场，这可能对他们的做法产生了更深刻的影响，因此他们的思维模式比种植更多样化的作物-牲畜混合农场的农民更深刻。由农民培训和与农业集约化相关的政策驱动的农业机械的进化通常被认为是树篱和田间边界破坏的驱动因素(Thenail 2002)。在我们的研究中，拆除树篱且不定期维护树篱的农民(SN1)将机械视为农民与景观之间的中介对象。因此，SN1农民对机械的重视可能代表了一种受路径依赖约束持久影响的实践的后证(Sutherland等，2012)。事实上，投资一种新的强大的拖拉机涉及长期的技术和经济限制。草地占比(SN2)最高的农户强调地形约束对景观的作用(即局部自然决定论)。在我们的研究区域，位于陡峭地区的农民，大型机械无法操作，可能被迫维持永久性草地，因此损害了生产系统的集约化(Choisis et al. 2012)。这种受约束的行为很可能影响了他们的心智模式。

对影响实践的社会-生态相互依存的认识

我们的研究结果表明，不同耕作方式的农民对景观组成部分之间的相互作用和农民对农业生态系统的影响的感知不同。拥有广泛农田管理做法(CROP3)的农民是唯一意识到生态级联效应的群体，即农民对影响野生动物的景观组成部分的影响，以及野生动物对农业栖息地的影响。半天然草地(SN2)密度高的农民将半天然成分视为农业生产的潜在服务源或有害源。这些结果与之前的研究一致，表明对人类中心价值(例如，生态系统服务)的依恋可以触发环境友好行为(Stern 2000)。最后，半自然区环境友好型管理农户(SN3)对农户行为对景观非农业组成部分的潜在影响、与当地人的合作或不合作表现出担忧，表明他们比其他群体更意识到社会-生态的相互依赖性。拥有作物-牲畜综合耕作系统和谨慎使用化学投入品的农民(CROP2)通过“照顾”景观组成部分，突出了农民的专业知识和他们作为农业景观“管家”的作用。这一结果与农民对其职业的代表可能影响其实践的事实相一致(Weiss et al. 2006)。

这些结果与社会-生态相互依赖的认知可能影响农民的实践和合作的假设基本一致(Leeuwis and Van den Ban 2004)。然而，我们观察到的差异大多是不显著的，这可能表明，正如Michel-Guillou和Moser(2006)所主张的那样，环境表征的差异存在于个体表征中较不一致的部分。这一假设也与Abric(2011)一致，Abric认为，尽管人们普遍认为共识性知识更多，但共识性因素较少更有可能证明对不同行为的对比承诺是合理的。

对我们的概念和混合方法框架的进一步发展的影响

我们的理论和方法框架使我们能够突出心理模型和实践之间的复杂关系。此外，我们的研究结果显示，即使在聚合过程之后，土地管理实践和个体认知地图的个体间异质性仍然很高。这些个体间的差异可能在使用更间接的诱导技术(通过研究人员对半结构化访谈进行编码)的研究中被忽略了，用预先定义的概念直接绘图，通过焦点小组的集体诱导，或简单的先天二分标准来区分实践。因此，与其他方法相比，我们的结果证实了我们的跨学科方法框架的价值。Grenier和Dudzinska-Przesmitzki(2015)也强调了现有方法的缺陷，提出了一种由三种连续诱导技术组成的多方法心智模型诱导。然而，这些作者没有讨论这种方法在样本量上的潜在缺陷。我们的研究表明，在处理个体间高度异质性时，样本量可能是一个关键问题。因此，我们认为，在我们的框架中开发的简单方法应该获得适当的样本量。

我们的方法框架严重依赖于聚合过程，聚合过程受研究者主观性的影响明显。Fairweather(2010)提出，在构建认知地图之前使用预先定义的概念列表，可以避免过度依赖研究人员匹配受访者含义的能力的定性聚合过程。然而，提供一个因素列表隐含地影响和限制了农民可能表达的内容，并在很大程度上取决于研究人员对主题的欣赏程度(概念的选择，概念选择的精确程度，等等)。因此，这两种方法都取决于研究者的解释。然而，我们提出的聚合在整个过程中最大限度地提高了研究人员解释的透明度，因此可以对解释的质量进行评估，并最终更好地理解聚合过程对心智模型的影响以及如何考虑“情境知识”(Ostrom 2005)。在我们的研究中，我们对概念进行了聚合过程。然而，同样的过程也适用于农民用来限定概念之间联系的动词。我们认为，我们提出的概念框架提供了几个改进的途径，并代表着迈向连接农民心智模式和他们的实践的更健全的理论的有价值的第一步。

对未来农业政策的影响

我们的研究结果表明，心智模式和实践之间的关系是双向的:受约束的实践可以影响心智模式，而意识到心智模式中的社会-生态相互依赖性反过来可以影响不受约束的实践。这一发现强调了在制定农业政策时考虑这两种关系的重要性。

一个考虑因素是，政策应旨在提高社会-生态相互依存的意识。我们的研究结果与Stern及其同事的理论一致(Stern and Dietz 1994, Stern 2000)，该理论认为，人类中心价值，如生态系统服务和对个人行为对环境影响的具体认识，都有可能增强对环境友好的行为。此外，我们的研究结果表明，最了解社会-生态相互依赖性和农业对环境影响的农民比那些意识到半自然景观组件(生态系统服务)的功利属性的农民有更多的“生物多样性友好”做法。他们似乎也更关心与其他利益相关者的合作。这些结果表明，正如Leeuwis和Van den Ban(2004)所强调的那样，提高社会-生态相互依赖意识可能对农民行为产生积极影响。因此，分享不同利益攸关方对各种社会-生态相互依赖性的知识，促进环境实用主义，如生态团结框架(Mathevet et al. 2016)，而不是只关注生态系统服务的功利主义构建，可以导致更有效的农业政策。

此外，未来的政策应考虑到各种制约因素在农民心智模式中的复杂作用，并考虑减轻它们。例如，指导农民对环境采取行动的技术因素往往会产生路径依赖，损害SESs的恢复力，如农业景观(Santos 1997)。在促进技术变革时，公共政策可以使技术手段本身成为目的(Ellul et al. 1964)，这有力地框架了景观转型。第一项共同农业政策所促成的技术制度以及最近农业市场的自由化和国际竞争可能已经创造了废除地方控制景观演变的条件。根据我们的研究结果，最近欧盟农业系统的农业环境政策指南主要基于生态观点，没有充分整合土地利用变化的社会、经济和文化维度(例如，Pe er等人，2014)，可能会通过应用技术和科学领域设计的自上而下的强制性选择，加剧农民对其行为缺乏控制的感觉。

结论

我们提出了一个基于心智模式和耕作系统理论的跨学科框架，以探索农民心智模式与土地管理实践之间的关系，该框架考虑了农民思维方式和耕作方式的多样性。我们的研究结果表明，这样一个概念性和方法论框架可以极大地有助于更好地理解SES的复杂性。它还强调需要进一步改进，特别是需要确定个体间异质性的详细定性分析和一般模式的定量分析之间的最佳权衡。我们的案例研究表明，农民的思维方式和耕种方式是相互关联的。农民对农业景观功能复杂性的表征似乎影响了他们的耕作方式。然而，受到强烈约束的做法也可能影响农民的陈述。因此，我们的研究表明，提高农民对社会-生态相互依赖性的意识可能不足以诱导实践的改变或提高他们对自上而下的景观管理处方的接受程度。事实上，只有考虑到路径依赖过程，减少生物多样性友好型景观管理的远端技术-经济障碍，才能提高农业公共政策的效率。这将要求我们改变自己对农业政策的思考方式，为政策设计开发真正整合农民代表的自下而上的过程。

文献引用

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