<figure><img src="image_59.png" /></figure>

Figure 38 : Comparaison des indicateurs relatif à la stratégie phytosanitaire pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) IFT herbicide, b) IFT hors herbicide, c) IFT total, d) Indicateur de risque de contamination des eaux souterraines par les produits phytosanitaires, e) Indicateur de risque de contamination des eaux de surface par ruissellement des produits phytosanitaires, f) Indicateur de risque de contamination de l'air via la volatilisation des produits phytosanitaires, g) Indicateur du SE de régulation des adventices, h) Indicateur du SE de régulation des maladies et i) Indicateur du SE de régulation des ravageurs (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.
❖ Gestion de la fertilisation

Les performances des 3 groupes sur la gestion de la fertilisation ne sont pas discriminantes à l'exception de la quantité d'azote minéral, significativement plus basse pour les exploitations en AB (p-value = 2,00.10⁻³, figure 39). Le seuil retenu dans le référentiel HVE pour la balance globale azotée (BGA) qui est de 60 kg N/ha est donc probablement à revoir afin d'inciter les exploitations à diminuer leur BGA. Le service écosystémique de fourniture de l'azote semble élevé pour les exploitations en AB mais cette différence n'est pas significative.

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Figure 39 : Comparaison des indicateurs relatif à la gestion de la fertilisation pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Quantité d'azote minéral, b) Balance globale azotée, c) Quantité de phosphore minéral, d) Bilan en phosphore et e) Indicateur de SE de la fourniture en azote minéral (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.</figcaption></figure>
## 3.2. Autres thématiques environnementales

### ❖ Pertes azotées

La figure 40 montre que le groupe en AB est le plus performant pour les pertes en N₂O (p-value = 4,97·10⁻²). Une hypothèse peut être la dose faible d'azote des deux exploitations en AB qui limite les émissions en N₂O. Pour les autres pertes azotées (NO₃ et NH₃) et le SE de réduction des pertes en nitrate, il n'y a pas de différence significative.

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

Figure 40 : Comparaison des indicateurs relatif aux pertes azotées pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Quantité de nitrate, b) Quantité d'ammoniac, c) Quantité de protoxyde d'azote et d) Indicateur du SE de régulation des pertes en nitrate (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.
<figure><img src="image_62.png" /></figure>

## Érosion/Ruissellement du sol

Aucun groupe d'exploitations ne se démarque pour le thème de l'érosion et du ruissellement du sol (figure 41).

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

c

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

b

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

d

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

Figure 41 : Comparaison des indicateurs relatif à l'érosion et au ruissellement du sol pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Maîtrise de l'état structurale du sol, b) Maîtrise de l'érosion, c) Indicateur du SE de structuration du sol et d) Indicateur du SE de protection physique du sol (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

## Effet de serre

Les résultats du bilan carbone ne font ressortir significativement aucun groupe mais il semble que le bilan carbone des exploitations en HVE soit supérieur ou égal aux exploitations en AC, lui-même supérieur à celui des exploitations en AB (figure 42). Cependant, si on regarde les différentes variables impliquées dans le calcul du bilan, des différences apparaissent. Ainsi pour les émissions de GES, c'est le groupe en AB qui émet le moins comparément aux deux autres groupes (p-value = 6,18.10⁻³). C'est également ce groupe qui a les meilleures valeurs d'albédo (p-value = 3,6.10⁻²). Enfin pour le stockage du carbone, c'est le groupe en HVE qui a la moins bonne
performance. Il stocke significativement moins que le groupe en AC (p-value = 0,03) mais cette
différence n'est pas confirmée avec le groupe en AB.

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

Figure 42 : Boîtes à moustache des indicateurs relatif à l'effet de serre pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : a) Quantité d'émissions de GES, b) Stockage de carbone, c) Albédo des couverts végétaux au niveau d'une parcelle et d) Bilan carbone (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2). Les lettres au-dessus des boîtes à moustache indiquent la significativité des comparaisons réalisées par le test de Tukey.

❖ Services écosystémiques associés aux cultures

Les résultats ne montrent aucune différence significative entre les 3 groupes d'exploitations agricoles pour les services écosystémiques suivant : la consommation d'eau des cultures, la pollinisation et la valeur paysagère (voir annexe F.1).

3.3.Performances socio-économiques

Pour le volet économique (coût de production, charges de mécanisation et marge brute), aucun
groupe ne sort son épingle du jeu. De même, on n'observe pas de différence pour le temps de
travail entre les 3 groupes d'exploitations agricoles (voir annexe F.2).

3.4.Évaluation conjointe des IE et des SE

L'évaluation conjointe des IE et des SE montrent que les exploitations en HVE ont des
performances environnementales proches des exploitations en AC pour la majorité des
thématiques étudiées (Figure 43). Elles se distinguent légèrement sur la thématique de l'apport
en azote (figure 43a) où 3 exploitations en HVE présentent des SE élevés sur les 4 exploitations
concernées, la dernière étant en AB. Relatif à la perte de produit phytosanitaire, 5 exploitations sur les 8 sont en HVE et dans la situation gagnant-gagnant (SE élevé et IE faible) mais cela ne représente que 30% des exploitations de ce groupe. Enfin, pour la thématique de l'érosion du sol, les exploitations HVE sont toutes dans la situation gagnant-gagnant comme les autres exploitations en AC et en AB. Les exploitations en HVE ont également un niveau de SE élevé pour le contrôle des adventices (figure 43c) mais 80% des exploitations ont un IFT herbicide élevé et donc un IE important. Enfin pour la régulation du climat global, la majorité des exploitations dans la situation perdant-perdant sont en HVE.

Pour les exploitations en AB, sur les deux exploitations, une est toujours dans la situation gagnant-gagnant combinant ainsi un niveau de SE élevé et des faibles IE. L'autre exploitation en AB a des SE élevés pour la moitié des thématiques (SE réduction des pertes en nitrate et SE de protection physique du sol).

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
<figure><img src="image_70.png" /></figure>

Figure 43 : Évaluation conjointe de 6 principaux thèmes environnementaux : a) Apport en azote ; b) Pertes en nitrate ; c) Contrôle des adventices ; d) Pertes en produit phytosanitaire ; e) Érosion du sol et f) Régulation du climat global. Les points représentent la situation de chaque exploitation pour les 3 groupes d'exploitations agricoles : agriculture conventionnelle en noir, référentiel HVE en orange et agriculture biologique en bleu. Les lignes en rouge correspondent au milieu de la gamme de valeurs. Ce milieu est relatif à l'étude de cas. Les différentes zones font référence à la figure 14 avec la zone verte pour la situation gagnant-gagnant, la zone rouge pour la situation perdant-perdant, la zone gris clair pour la situation gagnant-perdant et la zone gris foncé pour la situation perdant-gagnant (AC : n=14, HVE : n=17, AB : n=2).

## 4. Discussion

Les principaux résultats de l'analyse des cahiers charges de l'agriculture biologique et du référentiel HVE ne discriminent pas fortement les exploitations en HVE des exploitations en AC. En revanche, les exploitations en AB se démarquent des deux autres groupes. Aussi, si on reprend les thématiques définissant le référentiel HVE, seule la stratégie Phytosanitaire permet aux exploitations en HVE de se distinguer positivement par rapport aux exploitations en AC. Cependant cela ne concerne que l'IFT hors herbicide, l'IFT total et les risques de contamination des produits phytosanitaires dans l'air. Les résultats pour les autres indicateurs (IFT herbicide, risques de contamination par les produits phytosanitaires dans les eaux souterraines et dans les eaux de surface) sont similaires pour les exploitations en AC et en HVE. L'absence de différence significative pour l'IFT herbicide peut s'expliquer par une référence régionale très basse et au fait que les exploitations en HVE comptabilisent davantage de points avec les autres items et notamment avec l'IFT hors herbicide. En effet, les exploitations en HVE ont progressé sur ce dernier item en utilisant les outils d'aide à la décision dont la météo connectée, en cultivant d'autres variétés et en allongeant les rotations (6 ans en moyenne). Pour les risques de contamination des eaux souterraine ou de surface par les produits phytosanitaires, cela illustre ici la valeur ajoutée de l'indicateur I-Phy avec l'IFT puisqu'au-delà du nombre de traitement, I-Phy regarde le risque de contamination des compartiments en fonction des caractères physicochimiques des substances actives utilisées. I-Phy intègre également des données de phytotoxicité (dose journalière admissible, aquatox). Ceci a été confirmé par l'absence de corrélation entre l'IFT et l'indicateur I-Phy dans la partie A. Il serait intéressant d'observer si la révision des références régionales des IFT proposée dans le nouveau référentiel HVE (CNCE, 2022) permet de distinguer les exploitations en HVE des exploitations en AC.
Concernant le volet Biodiversité, les nouveaux critères suggérés par le Ministère de l'Agriculture pour le référentiel HVE (taille des parcelles, vie microbiologique du sol et part de l'azote organique) pourraient améliorer significativement les résultats de l'indicateur I-BIO des exploitations. Le bonus « diversité des IAE » peut également jouer favorablement pour le référentiel HVE.

Relatif à la gestion de la fertilisation, les nouvelles classes soumises pour la balance globale azotée sont requises pour que les exploitations en HVE soient discriminantes par rapport aux exploitations en AC. L'utilisation du phosphore reste par contre une thématique environnementale non prise en compte par le cahier des charges en AB et le référentiel HVE. Il est à noter qu'en AB, le problème est plutôt un manque en système sans élevage (Colomb et al., 2013). Le sujet fait l'objet de discussion à l'échelle européenne et pourrait à terme aboutir à des zones vulnérables avec réalisation de plan de fumure comme pour la directive nitrate. On peut imaginer que les deux règlementations puissent un jour n'en faire qu'une.

Les résultats sur les pertes azotées montrent que des progrès sont encore à faire pour limiter ces dernières dans les 3 groupes d'exploitation. Les meilleurs résultats pour l'émission du protoxyde d'azote des exploitations en AB peuvent s'expliquer par les faibles doses d'azote apportées.

À propos de l'effet de serre, les exploitations en AB sont plus performantes pour réduire leurs émissions de GES notamment via la faible voire absence d'utilisation d'engrais minéraux. Pour les exploitations en AC, des solutions existent pour réduire les pertes azotées en ammoniac. Une première est le changement de forme de l'azote ammonitrate au profit de la solution azotée. L'absence de différence pour les pertes en N s'expliquent par des rotations assez semblables, confirmées par les résultats des indicateurs de SE liés à la rotation, et par l'hypothèse que nous avons posée, que les excès de fertilisation sont très limités dans toutes les exploitations. Par ailleurs, les exploitations en AB cultivent des couverts végétaux particulièrement la luzerne qui garantissent un effet albédo élevé. Par rapport au stockage de C, leur potentiel de stockage faible est probablement dû à des niveaux en carbone organique déjà élevés limitant le stockage. En effet, la moyenne des stocks de C initiaux des exploitations en AB est plus élevée que celle des exploitations en HVE (-7%) et en AC (-9%). Et si l'on regarde le pourcentage de C stocké moyen par groupe, on observe que c'est le groupe en AC qui a le plus stocké +12,5% contre +2,5% pour le groupe en AB et +1,7% pour le groupe en HVE. Relatif aux services associés à la rotation, l'absence de tendance entre les 3 groupes peut s'expliquer par la faible variabilité entre les groupes qui peut gommer des rotations plus originales notamment dans le groupe en HVE. Pour finir, les résultats des indicateurs socio-économiques prouvent que la mise en place d'un cahier des charges ou d'un référentiel relatif à des performances environnementales n'impacte pas les performances économiques et ne complique pas significativement le travail des agriculteurs (Schlosser, 2021).

Au sujet de l'évaluation conjointe des IE et des SE, les exploitations en HVE peuvent encore progresser sur les deux niveaux en modifiant les techniques culturales pour : 1) favoriser les SE et augmenter leur niveau et 2) diminuer les impacts environnementaux.
Enfin, tous ces résultats ont été obtenus avec uniquement deux exploitations en AB, il faudrait
renforcer l'échantillon afin de confirmer les bonnes performances environnementales.
# Discussion générale

## 1. Apports et originalité du travail

### 1.1. Une méthode de plus au foisonnement ?

La nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité que nous avons développée est basée sur une revue bibliographique sans précédent et répond à plusieurs manques observés dans beaucoup de méthodes : la non prise en compte des services écosystémiques, l'absence de cadre conceptuel bien structuré, le manque d'organisation des indicateurs et la faible utilisation d'indicateurs prédictifs. Par ailleurs, nous avons également développé un cadre d'analyse des différents indicateurs d'impacts et de services. Ainsi, plus qu'une énième méthode d'évaluation, ce travail de thèse est en premier lieu un apport méthodologique.

### 1.2. Un état de l'art très approfondi et d'une ampleur inédite

L'originalité de notre revue bibliographique repose sur le grand nombre de méthodes (262) que nous avons caractérisées et sur la finesse de l'analyse réalisée. De fait, nous avons analysé 3 fois plus de méthodes que ce qui avait été fait précédemment dans la littérature. En effet, Wustenberghs et al. (2015), De Olde et al. (2016), Rasmussen et al. (2017) et Lampridi et al. (2019) ont respectivement étudié 53, 38, 84 et 48 méthodes. En outre, si on regarde le nombre et le type de critères utilisés, ces derniers sont souvent limités à des descripteurs généraux (ex : l'année de conception) et n'abordent pas les choix méthodologiques retenus pour la construction de la méthode, ni le type d'indicateurs choisis. Une autre singularité de ce travail de revue est l'analyse des thèmes traités par les méthodes. De fait, peu de revues se sont attelées à cette tâche. C'est la cas d'une revue récente, la revue de Chopin et al. (2021), qui a été publiée la même année que la nôtre. Leur revue a étudié 119 méthodes en faisant un focus sur les thèmes et les indicateurs relatif à la conservation de la biodiversité pour le volet environnemental, la viabilité de l'exploitation pour le volet économique et l'équité des genres pour le volet social. Nos travaux et ceux de Chopin et al. (2021) se distinguent sur plusieurs points. Une première différence importante est que notre étude est centrée sur la dimension environnementale contrairement à celle de Chopin et al. (2021) qui couvre les trois dimensions, mais uniquement à l'échelle de l'exploitation agricole. Notre étude est plus large puisqu'elle englobe toutes les échelles pertinentes pour l'évaluation des espaces agricoles (parcelle, exploitation, territoire, etc.). De plus, nous nous sommes intéressés au changement d'échelle possible i.e. nous avons regardé si la méthode détaillait explicitement une procédure de changement d'échelle (« upscaling » ou « downscaling »). Une autre différence concerne le nombre de méthodes caractérisées. Chopin et al. ont caractérisé 106 articles par rapport à la méthode choisie, 96 pour les dimensions retenues, 104 pour la description des indicateurs et 63 pour l'analyse des thèmes avec une gamme de thèmes environnementaux plus restreinte que la nôtre (11 contre 27 thèmes). Cette différence s'explique par le fait qu'ils soient restés aux thèmes généraux comme le sol alors que nous avons travaillé sur une typologie plus fine des thèmes, en distinguant par exemple pour le sol les différents impacts (compaction, érosion, etc.) et en distinguant les causes des effets. Pour notre revue, l'ensemble des 262 méthodes ont été analysées pour leur caractérisation et pour celles de leurs thèmes. Les deux
revues se rejoignent sur l'analyse des cadres conceptuels et des indicateurs selon leur position
sur la chaîne causale (Pression-État-Effet-Impact). Notre revue est néanmoins allée plus loin en
regardant les possibles interactions entre indicateurs et si ces derniers traitaient des services
écosystémiques. De même, dans les deux cas, une analyse multivariée de groupes a été réalisée
mais les critères étant très différents, notamment en termes d'échelles, il n'est pas facile de
comparer les résultats.

## 1.3. Un cadre théorique nouveau positionnant impacts et services écosystémiques

Le cadre théorique proposé a permis de mieux positionner certains concepts : les services écosystémiques par rapport aux avantages et les disservices par rapport aux impacts environnementaux. Ainsi malgré la production scientifique très importante sur les services écosystémiques, il y a peu de travaux sur la distinction SE/avantages (benefits) sur laquelle insistent Therond et al. (2017) et Barot et al. (2017). En effet dans les systèmes anthropisés tel que le milieu agricole, les avantages sont la résultante de combinaisons entre les processus écologiques dans l'agrosystème agricole et les intrants anthropiques (énergie via le travail du sol, chimique via l'utilisation d'engrais et pesticides, etc.) via des processus technologiques. De même, nous avons établi une distinction claire entre disservices et impacts environnementaux afin de ne pas attribuer à l'écosystème ce qui vient de l'intervention de l'Homme. Ceci permet d'éviter une forme de greenwashing en masquant l'origines des impacts, même si IE et SE sont parfois bien entremêlés. La lixiviation du nitrate en hiver, par exemple, provient de la minéralisation de l'azote organique (processus écologique) mais est liée à l'absence de couvert végétal qui est un choix de l'agriculteur (action anthropique) et est amplifiée par les apports azotés (pratiques agricoles). Nous avons aussi positionné dans notre cadre théorique des aspects de la multifonctionnalité de l'agriculture que Huang et al. (2015) ont cherché à relier au concept de SE en distinguant différent types de SE. Ainsi le concept de services environnementaux qui sont les services rendus par l'agriculteur via l'écosystème agricole à la société (Aguilar-Gómez et al., 2020; Engel et al., 2008) n'est pas à confondre avec la notion de services écosystémiques. Le cadre théorique proposé dans cette thèse est un apport majeur qui fait ressortir que les SE ne sont pas des sorties finales mais aussi des déterminants des avantages et des impacts. Plus précisément, les services contribuent à la production d'avantages et à la réduction des impacts. Les disservices conduisent à une augmentation des impacts entraînant un coût au détriment d'un avantage.

## 1.4. Une nouvelle méthode d'évaluation

### 1.4.1. Un cadre conceptuel

Nous sommes partis du cadre conceptuel de la méthode MASC en le généralisant au système agricole (parcelle, système de culture, exploitation). Nous avons ensuite intégré des SE à différents niveaux comme déterminants des impacts. Cela était déjà le cas en quelque sorte dans la méthode MASC pour certains impacts du thème « Capacité productive à long terme », sans référence explicite à la notion de service. Nous faisons néanmoins ici une nouvelle proposition d'indicateurs en s'appuyant sur le travail de Keichinger et al. (2021). Ces indicateurs évaluent un service potentiel lié à la configuration spatio-temporelle des couverts (dans notre cas, seulement la rotation), selon le cadre conceptuel de Dardonville et al. (2022). Par ailleurs, nous avons ajouté
de nouveaux thèmes tels que la régulation du climat, la gestion des déchets ou la qualité du paysage. Il reste cependant des thèmes non traités comme l'atténuation des pesticides par les sols ou encore la pollution par les microplastiques, les antibiotiques ou d'autres médicaments utilisés en agriculture. Ces thèmes n'ont pas été traités par les 262 méthodes de la revue dans la première partie.

En outre, pour certains thèmes, nous n'avons pas proposé d'indicateurs dans cette thèse pour des raisons pratiques de faisabilité, comme pour la gestion des déchets. En effet, le développement d'indicateurs sur des thèmes plus originaux tels que la gestion des déchets ou la nuisance sonore des activités agricole aurait nécessité des enquêtes complémentaires pour obtenir des données sur ces thèmes. Il reste toujours à trouver un compromis entre faisabilité et exhaustivité. Si l'évaluation vise à produire des connaissances sur la durabilité des systèmes, il est possible de se focaliser sur les points critiques identifiés a priori. Si la finalité est d'identifier les points à améliorer, il est intéressant de couvrir l'ensemble du système et cela était bien l'objectif de la méthode MASC. Dans notre travail théorique, nous sommes aussi partis sur un cadre le plus large possible en faisant l'hypothèse que dans un second temps il pourrait être adapté aux finalités de la SCARA. Or, les échanges avec la coopérative ont confirmé son intérêt pour les deux finalités (acquisition de connaissance et conseil). Enfin, nous nous sommes centrés sur la dimension environnementale par souci de temps (cf. paragraphe 2.5).

### 1.4.2. Développement et utilisation d'indicateurs prédictifs reposant sur des modèles opérationnels calculés à la parcelle

Le calcul des indicateurs prédictifs au niveau parcellaire permet d'avoir un grain fin et de prendre en compte les conditions locales (climat, sol). Cependant, cela augmente considérablement la quantité de calculs d'où nos choix d'échantillonnage qui se sont limités à sélectionner 6 à 10 parcelles par exploitation afin de pouvoir travailler à un niveau supérieur tel que l'échelle de l'exploitation ou du paysage. En effet, il est plus pertinent d'analyser les performances environnementales d'une exploitation agricole et non d'une parcelle parce que l'agriculteur raisonne ses pratiques à l'échelle de l'assolement. En outre, pour certains thèmes comme la biodiversité, il est en effet plus adéquat d'analyser les résultats à un niveau supérieur, du paysage (Sirami et al., 2019). De fait, l'indicateur évalue la contribution à un impact qui va bien au-delà de la parcelle (Bockstaller et al., 2015). Sur des thèmes comme la biodiversité, il y a peu de travaux à l'échelle de l'exploitation agricole.

Relatif au type d'indicateurs, la biodiversité a été très étudiée dans la littérature mais principalement avec des indicateurs mesurés ou de cause (Bockstaller et al., 2019). Or, ces derniers ne permettent pas de faire de l'évaluation *ex ante* et ainsi de relier clairement les effets aux causes contrairement aux indicateurs prédictifs. C'est pour cela que nous avons développé l'indicateur prédictif I-BIO. Il se distingue des autres modèles développés avec le logiciel DEXi (Demade, 2014; Hawes et al., 2019). En effet, nous avons séparé dans l-BIO ce qui relève de la biodiversité *per se* par rapport à la biodiversité comme support des SE, comme recommandé par Therond et al. (2017b). Une première originalité porte sur l'intégration des principaux groupes taxonomiques afin de couvrir la biodiversité globale. De plus, nous avons aussi ajouté un effet direct et indirect des pratiques agricoles en intégrant les interactions du réseau trophique. Cette originalité de notre indicateur peut réduire son pouvoir prédictif si les interactions ne sont pas bien définies.
Un autre indicateur prédictif innovant a été développé sur la thématique de la régulation du climat (via la variation de l'albédo). En effet, l'albédo a été intégré comme second facteur d'atténuation des GES même si dans le contexte champenois, sa contribution reste faible. En effet, l'albédo du sol est élevé à cause des sols de craie très clairs de la région. Se pose donc ici le problème d'un système de référence adéquat. L'amélioration principale à apporter à l'indicateur Albédo est de calculer l'albédo pour une succession culturale afin d'être cohérent lors de l'intégration de cette valeur au calcul du bilan carbone. En effet, le stockage de carbone retenu pour ce calcul est estimé pour une succession culturale et non une année culturale.

Concernant les pertes de phosphore, ce thème est peu traité dans les méthodes d'évaluation en milieu agricole (8% d'après la revue de Soulé et al., 2021). Il s'agit donc là aussi d'une nouvelle contribution.

## 1.5. Résultats

L'intégration des SE permet une évaluation plus fine des exploitations agricoles et d'aller plus loin que l'opposition classique agriculture biologique et agriculture conventionnelle. En effet, différents cas de figure ressortent au sein des exploitations en AC. Il est à noter que même dans le groupe des exploitations intensives, on observe des performances environnementales intéressantes pour certains thèmes. De fait, il y a parmi ces exploitations certaines avec des services écosystémiques potentiels élevés liés à la diversité des rotations des exploitations. Le contexte de la Champagne Crayeuse avec des débouchés pour différentes cultures, pomme de terre, betterave sucrière et aussi luzerne, favorise cette diversité des rotations. La question qui demeure est la transformation de ce SE potentiel en un service réellement utilisé par l'agriculteur. Par ailleurs, nous nous sommes centrés sur les rotations. D'autres éléments de la configuration spatio-temporelle jouent un rôle comme les éléments semi naturels, notamment dans la régulation des ravageurs (Courson et al., 2022).

La recherche d'exploitations présentant le meilleur compromis a permis d'en identifier une qui n'est pas une exploitation en AB mais en HVE. Nous n'avions pas posé d'hypothèse a priori sachant que l'AB pouvait présenter des faiblesses par rapport à la durabilité et notamment en grandes cultures (Colomb et al., 2013). En effet, celles-ci sont très performantes pour certains thèmes environnementaux tels que les contaminations par les pesticides ou les pertes en nitrate puisqu'elles n'utilisent pas de pesticide et privilégient les engrais organiques. Mais elles présentent des points faibles afférents à la production d'énergie ou au temps de travail. L'exploitation avec le meilleur compromis a de bonnes performances pour les 3 dimensions de la durabilité. Ce résultat dépend naturellement de la méthode utilisée et des indicateurs retenus qui peuvent influencer les résultats. Il serait intéressant d'appliquer la méthode d'agrégation de MASC pour voir si on retrouve des résultats analogues. La méthode MASC permettrait d'appliquer tous les indicateurs sélectionnés au départ, et non une liste restreinte dans notre cas, sans contrainte sur l'aspect quantitatif des indicateurs.

Cependant vue la taille de l'échantillon, les résultats restent à confirmer, notamment pour les exploitations en AB. En outre, il serait intéressant de refaire les analyses dans d'autres contextes agricoles et pédo climatiques et sur plusieurs années.
## 2. Aspects méthodologiques : présentation des innovations, des manques/biais et des perspectives d'amélioration.

### 2.1. Échelle spatiale

Nous avons travaillé avec une résolution fine (parcelle et exploitation) mais avec l'ambition d'aller au niveau supérieur (territoire). Les contraintes de temps ne nous ont pas permis de travailler à l'échelle territoriale. De plus, au vu de la taille de l'échantillon, l'étude territoriale aurait été limitée. Nous avons cependant pris en compte des facteurs explicatifs à l'échelle territoriale : pourcentage de forêt autour des parcelles, zone d'épandage du digestat et zones géographiques.

Concernant l'agrégation des résultats pour passer à une échelle supérieure, une première méthode est de calculer la moyenne des indicateurs au prorata des surfaces. Il s'agit donc d'une agrégation linéaire qui est pertinente si on ne prend pas en compte les processus externes ou latéraux entre les niveaux de résolution, tels que les transports physiques (eau, éléments polluants) pour les processus externes ou les thalweg pour les éléments amplificateurs latéraux (Bockstaller and Gilbert, 2019). Pour les impacts globaux comme les gaz à effet de serre, cela ne pose pas de problème d'effectuer une agrégation linéaire au prorata des surfaces des parcelles. En revanche si l'on étudie la qualité de l'eau d'un bassin versant, des processus externes tels que les processus de dégradation (zone dénitrifiante) ou les zones de compensation à très faible perte de nitrate sont à intégrer. De même pour la biodiversité, la connectivité écologique ou la distance entre habitats favorables sont à considérer. Dans ces cas-là, une agrégation hiérarchique basée sur l'ajout de facteurs liés à la position de la parcelle (ex : distance à l'exutoire du bassin) est requise. Ceci concerne notamment les indicateurs de risque de contamination des eaux de surface par les pesticides et de maîtrise de l'état structural du sol, pour lesquels la position de la parcelle influe beaucoup sur les impacts évalués par ces indicateurs. Pour la biodiversité, c'est déjà le cas dans l'indicateur I-BIO puisque celui-ci-prend en compte des données sur le paysage autour de la parcelle sans pour autant aller jusqu'à l'agrégation au niveau paysager. Pour les impacts liés à la qualité du sol, qui se déterminent au niveau parcellaire, une approche statistique du type pourcentage de parcelles ayant dépassé un seuil est plus appropriée (Bockstaller and Gilbert, 2019).

### 2.2. Échelle temporelle : vers une approche dynamique

Notre méthode d'évaluation de la durabilité des écosystèmes agricoles couvre un grand nombre de thèmes environnementaux mais un de ses défauts et qu'elle est basée sur une approche statique, ne prenant en compte qu'une année de calculs. Or comme le soulignent Chopin et al. (2021), le développement de méthodes dynamiques d'évaluation de la durabilité permettrait d'obtenir des résultats fiables et pertinents. En effet, les résultats d'une année culturale ne sont pas toujours représentatifs des autres années. En effet, les évènements climatiques extrêmes (gelées tardives ou fortes sécheresses) influencent les résultats mais également les directives européennes et les fluctuations des prix qui conditionnent les choix des agriculteurs en termes d'assolement et donc de rotations et de pratiques. Cela nous a conduits à revoir certains résultats en raison de rendements exceptionnellement bas pour certaines cultures. Le suivi sur 3 ans sur blé n'a cependant pas montré de fortes variations. Par ailleurs, les effets des changements de
pratiques ne sont souvent observables qu'après plusieurs années (Serée et al., 2020). Aussi, plusieurs méthodes et indicateurs intégrant cette approche dynamique ont été proposés dans la littérature scientifique. Magrini et Giambona (2022) ont évalué la durabilité de l'agriculture des pays de l'Union Européenne (UE) à l'aide d'un indicateur composite basé sur l'agrégation de 12 indicateurs de cause (ex : balance azotée) ou prédictifs (ex : émission de GES) couvrant les trois dimensions (économique, environnementale et sociale). Ces indicateurs ont été calculés chaque année pendant 17 ans dans plusieurs pays de l'UE. Ils ont ensuite tracé des trajectoires de durabilité pour chaque pays. Cette méthode serait intéressante à appliquer à l'échelle d'un territoire ou d'une exploitation afin d'évaluer si les trajectoires du territoire ou de l'exploitation sont favorables ou non la durabilité, une des limites restant le temps nécessaire à investir pour acquérir les données et calculer les indicateurs sur une aussi longue période. Il existe également des approches de modélisation du système agricole couplées à des calculs d'indicateurs, réalisées avec des modèles (Catarino et al., 2021; Sands and Podmore, 2000; Timma et al., 2020) ou des indicateurs de l'analyse de cycle de vie (Lan and Yao, 2019). Ces modèles offrent la possibilité de simuler différents scénarios économiques et climatiques tout en intégrant des changements dans les pratiques agricoles des agriculteurs. Une des contraintes majeures de ces modèles réside dans leur accessibilité, en effet leur utilisation requière davantage de compétences que les indicateurs développés dans cette thèse limitant leur diffusion au niveau des conseillers et des agriculteurs. En outre, l'interprétation des sorties des modèles n'est également pas aisée.

Une autre approche serait de calculer des indicateurs de résilience. Dans une revue sur la résilience, la robustesse et la stabilité, Urruty et al. (2016) ont identifié deux approches pour évaluer la résilience. La première approche consiste à étudier la variabilité de l'indicateur sur une échelle de temps, en réponse à des perturbation spécifiques et en calculant des indicateurs spécifiques (pente, écart type, temps de retour, Dardonville et al. 2021). Le jeu de données de Magrini et Giambona (2022) évoqué ci-dessus permettrait de calculer de tels indicateurs. La seconde approche est l'évaluation d'un potentiel à partir des caractéristiques du système calculé sur une année. C'est cette dernière qu'ont réalisée Zahm et al. (2019) pour évaluer la robustesse de l'exploitation agricole dans la méthode IDEA 4.

## 2.3. Choix d'échantillonnage

Concernant l'échantillonnage, la sélection des exploitations selon leurs cahiers des charges et type de production a permis d'analyser et de comparer les performances des exploitations agricoles mais des modifications pourraient être apportées à plusieurs niveaux. Tout d'abord pour le choix des cultures, certaines cultures ont été sélectionnées à deux reprises augmentant ainsi leur poids dans les analyses. C'est par exemple le cas de la pomme de terre pour une exploitation. Or cette culture de par son itinéraire technique assez spécifique (travail du sol important, traitements phytosanitaires fréquents) a des performances environnementales très faibles (IFT élevé, MESS, I-Phy et I-N faibles). L'intégration d'autres cultures mineures non prises en compte partout apporterait de la diversité à l'assolement global retenu. Faute de procédure automatique de saisie et de synchronisation des données dans les calculateurs Excel, nous avons dû sélectionner quelques parcelles représentatives des exploitations agricoles car il n'était pas possible de calculer les indicateurs sur toutes les parcelles. Par ailleurs, pour la question de l'effet année (variabilité interannuelle du rendement), cela a été fait sur la culture du blé sur trois ans.
On a ainsi corrigé les rendements de quelques parcelles afin d'éviter une chute trop brutale. Il aurait été intéressant d'intégrer d'autres cultures clés telles que la betterave sucrière, l'orge de printemps ou le colza afin de valider l'absence d'un effet année pour ces cultures pour la campagne 2019/2020. Concernant les rotations, nous avons choisi une rotation type par exploitation mais cela n'a pas été évident vue la complexité des successions culturales. Ceci entre en compte pour le calcul du stockage de C et les SE liés à la rotation. Une analyse de sensibilité aurait permis de valider le choix des rotations types. Il y a donc un décalage entre les indicateurs prenant en compte l'effet année et d'autres indicateurs calculés à l'année. C'est une faiblesse majeure de la méthode. Enfin, concernant les cahiers des charges, la faible proportion d'exploitations en agriculture biologique limite les conclusions sur les performances de ce type d'exploitations même si les tendances observées sont très favorables sur le plan environnemental.

## 2.4. Choix et construction des indicateurs

Nous avons fait le choix de nous appuyer sur la méthode MASC 2.0 (Craheix et al., 2012) pour sélectionner les indicateurs de la méthode d'évaluation de la durabilité. Nous ne reviendrons pas sur les indicateurs développés en dehors de cette thèse qui ont été pour une grande partie discutés dans les publications les présentant mais nous nous repenchons sur certains indicateurs innovants.

Pour l'indicateur Pertes en phosphore (PP), nous avons développé un modèle opérationnel, encore une fois statique croisant les principaux facteurs déterminant l'impact. Le modèle APLE pour Annual Phosphorus Loss Estimator développé par Vadas et ses collaborateurs en 2009 va beaucoup plus loin dans la modélisation des pertes en phosphore au niveau de la parcelle et dans les dynamiques du phosphore dans le sol. Concernant les propriétés du sol, leur modèle intègre deux couches de sol et prend en compte pour chaque couche : la profondeur du sol, le taux en phosphore, le taux d'argile et le taux en MO. Le pH et le taux de calcaire ne sont pris en compte dans aucun des deux modèles or ces deux paramètres jouent sur la disponibilité du phosphore pour la plante. L'indicateur PP ne considère que la couche superficielle du sol et n'intègre que le taux de MO. Relatif aux facteurs de transport, les variables suivantes ont été retenues pour le modèle APLE : les précipitations annuelles, la lixiviation annuelle et la perte de sédiment. Pour l'indicateur PP, nous nous sommes limités à un facteur de risque d'érosion au niveau de la parcelle. En outre, une particularité du modèle APLE est qu'il intègre des variables relatives aux productions végétale et animale : taux d'assimilation du P par la culture et chargement animal sur prairie. Enfin, il distingue les périodes d'apport de phosphore en fonction des quatre saisons de l'année et différencie le type de fertilisation apportée (organique ou minérale). L'ensemble de ces variables supplémentaires rend la modélisation de la dynamique du phosphore possible et notamment les phénomènes de stratification du phosphore dans les diverses couches du sol. Les données et le temps requis pour compléter le calculateur Excel d'APLE sont cependant trop importantes pour notre objectif qui était d'estimer les pertes en phosphore au niveau d'une parcelle. Le modèle APLE est intéressant à utiliser pour aller plus loin dans la compréhension des phénomènes lorsque l'on constate un problème sur cette thématique avec l'indicateur PP.

Enfin pour l'indicateur I-BIO, nous avons noté quelques propositions d'amélioration suite à des échanges avec deux chercheurs du réseau 500 ENI. La première proposition porte sur
l'intégration d'un effet prairie de 2 ou 3 ans dont l'effet positif est avéré pour les vers de terre même lorsqu'un labour est réalisé après (communication personnelle). La deuxième proposition touche les produits phytosanitaires, il est pertinent de distinguer les fongicides et les molluscicides des herbicides, regroupés dans une même catégorie pour les invertébrés et les vertébrés, car les premiers impactent davantage ces organismes que les herbicides. La troisième proposition concerne la connectivité entre les habitats (trames vertes) qui a un rôle capital pour la circulation des espèces (Hendrickx et al., 2007; Manneville et al., 2016). Manneville et al. (2014) ont développé une méthode opérationnelle utilisant Google Map pour estimer la densité des éléments semi-naturels dans le paysage. Cela demande toutefois un effort cartographique conséquent et le calcul d'autres indicateurs.

## 2.5. Prise en compte des dimensions économiques et sociales

Le projet de thèse étant assez ambitieux, les dimensions économique et sociale de la durabilité ont été succinctement évaluées dans cette thèse principalement par manque de temps, et de compétences sur le volet social pour améliorer de nouveaux indicateurs. Il n'y a pas eu de développement de nouveaux indicateurs mais nous avons employé des indicateurs largement utilisés. Concernant le volet économique, 5 indicateurs ont été calculés via l'outil SYSTERRE® (la production d'énergie brute, le coût des carburants, les charges de mécanisation, la marge brute et l'efficience des intrants). Ces indicateurs donnent une première idée de la durabilité économique des exploitations agricoles mais ne traite pas complètement cette thématique. Pour la rentabilité des exploitations, la marge semi-nette serait un meilleur indicateur de la rentabilité à court terme du système de culture pour l'agriculteur. Elle intègre les charges liées à la mécanisation en plus des charges opérationnelles. En effet, un changement de pratiques culturales peut impliquer d'investir dans du nouveau matériel pouvant augmenter les charges de mécanisation qui ne sont pas intégrées dans le calcul de la marge brute. Dans un contexte de volatilité des prix, il est ensuite intéressant de calculer la sensibilité de la rentabilité (Lechenet et al., 2017). La viabilité est aussi une composante de la durabilité économique importante à évaluer. Pour ce faire, on peut calculer la capacité d'investissement de l'exploitation agricole ainsi que son autonomie (Vasileiadis et al., 2017). Enfin, on peut se pencher sur la transmissibilité et l'efficience globale de l'exploitation agricole, présents dans la méthode IDEA v.4 (Zahm et al., 2019).

En ce qui concerne la durabilité sociale, un seul indicateur a été calculé : le temps de travail. Or, la méthode MASC 2.0 (Craheix et al., 2012) et la méthode IDEA v.4 (Zahm et al., 2019) proposent plusieurs indicateurs sur cette thématique. Ainsi, trouve-t-on dans la première méthode des indicateurs relatif à la satisfaction des attentes de l'agriculteur telles que la facilité de mise en œuvre (complexité des itinéraires techniques, temps de veille technico-économique) ou la qualité des conditions de travail (surcharge de travail, difficulté physique et risque pour la santé de l'applicateur). Il y a aussi des indicateurs sur la satisfaction des attentes de la société (ex. contribution à l'emploi). La dimension sociale de la méthode IDEA est davantage orientée sur les liens entre le territoire et la société. Il y a par exemple des indicateurs sur l'alimentation (contribution à l'équilibre alimentaire mondiale, les pertes et gaspillages), des indicateurs sur le développement local et l'économie circulaire (ex. valorisation des ressources locales, services marchands au territoire, la gestion des déchets non organiques) ainsi que des indicateurs afférents à l'éthique et au développement humain (ex. démarche de transparence, qualité de vie,
isolement). L'indicateur « services marchands au territoire » fait écho au nouvel indicateur développé par les Greniers d'abondance pour évaluer la résilience alimentaire des territoires, la proximité aux commerces alimentaires (Les Greniers d'abondance, 2022).

## 2.6. La suite ? Et si on voulait agréger.

Nous n'avons pas travaillé sur l'agrégation des divers thèmes afin d'obtenir une note globale de la durabilité des exploitations agricoles. Cependant, de nombreuses méthodes d'agrégation existent (Bockstaller et al., 2017) : i) les méthodes basées sur l'optimisation qui suppose l'existence d'un optimum, ce qui n'est pas forcément le cas et repose sur des indicateurs quantitatifs, ii) des indicateurs composites reposant sur l'agrégation en une seule valeur, un critère unique de synthèse qui posent des problèmes de compensation entre valeurs, iii) sur des modèles mixtes (DEXi, CONTRA) qui consistent en des arbres de décision basés sur des règles de décision « si alors » telles que DEXi ou CONTRA. Ceux-ci sont intéressants car ils permettent de traiter des informations quantitatives et qualitatives tout en étant assez facile à comprendre de par leurs règles linguistiques. Par rapport aux arbres de décision classiques utilisant la logique booléenne (oui/non), la méthode CONTRA permet de s'affranchir des effets de seuils grâce à la logique floue, ) il existe aussi des méthodes de surclassement (Electre, Prométhée, ...) qui effectuent une agrégation partielle en comparant deux à deux les éléments à évaluer pour un ensemble d'indicateurs. Le surclassement implique qu'un élément présente des valeurs d'indicateurs supérieures ou égales pour une majorité d'indicateurs sans que les autres n'affichent une valeur inférieure inacceptable.

## 3. Application et utilisation des résultats

À l'issue de cette thèse, nous ne fournissons pas de méthode « clé en main » avec un outil doté d'une interface mais un prototype. En effet, le calcul des indicateurs se fait avec une série de fichiers. L'idéal serait de créer un pont informatique avec l'outil Systerre®. Ceci a déjà été évoqué avec les concepteurs de Systerre® mais reste pour l'instant au stade d'idée. Toutefois, les concepteurs peuvent dès à présent utiliser le cadre théorique et le cadre conceptuel de notre méthode afin de mieux choisir et organiser les indicateurs et ainsi éviter de proposer une liste unique d'indicateurs mélangeant services écosystémiques et impacts.

De plus, le cadre d'analyse IE/SE peut être mobilisé pour identifier des situations où le SE est assez élevé et l'IE faible. À noter qu'ici, on reste au niveau des SE potentiels, sans aller aussi loin que Dardonville et al. (2022) qui ont regardé les SE utilisés. Enfin, ce cadre d'analyse a été mise en œuvre en utilisant des seuils relatifs (centre de l'amplitude du jeu de données utilisé), ce qui rend les résultats très dépendants de l'échantillon et du contexte. Il serait intéressant d'appliquer la méthode en utilisant des seuils absolus, ce qui a été le cas pour le bilan C. À ce sujet, plusieurs options sont envisageables : recourir à des seuils absolus ou à des seuils relatifs i.e. en comparant à un échantillon local/régional. Cette question des seuils dépend aussi de la disponibilité de données.
Conclusion générale et perspectives

L'objectif général de la thèse était de contribuer au renouvellement de l'évaluation de la durabilité environnementale des exploitations agricoles d'un territoire afin d'évaluer conjointement des services écosystémiques, des impacts environnementaux et des performances économiques et identifier des compromis.

Le premier chapitre a posé les bases de réflexion pour le développement de la nouvelle méthode en fournissant un état de l'art des méthodes d'évaluation de la durabilité environnementale en milieu agricole. Cette revue s'est démarquée de précédentes revues par la description approfondie des méthodes et par son ampleur inédite (taille d'échantillon). Elle a ainsi mis en lumière la grande richesse lexicale du domaine de l'évaluation de la durabilité, le manque de structuration des indicateurs mobilisés dans les méthodes ainsi que la très faible intégration des indicateurs de services écosystémiques dans ce type de méthode. Enfin, ce travail a aussi souligné la faible utilisation d'indicateurs prédictifs pour l'évaluation environnementale.

Ces divers constats ont guidé la réflexion et les choix méthodologiques pour l'élaboration de la nouvelle méthode d'évaluation de la durabilité (chapitre 2). Dans un premier temps, nous avons établi un cadre théorique positionnant différents concepts en partant de ceux d'impact (négatif) ou d'avantage (positif) et de service écosystémique, en reliant les premiers aux activités anthropiques et les seconds aux processus écologiques des écosystèmes agricoles. Mais un point important est que les SE de régulation sont en fait des déterminants des impacts et des avantages. Ce constat nous a conduit à proposer un cadre analytique pour évaluer conjointement deux à deux les impacts environnementaux et les services écosystémiques afin d'identifier des synergies et des antagonismes entre eux. L'état de l'art nous a aidé à sélectionner la méthode présentant le cadre conceptuel le plus complet (méthode MASC 2.0) pour construire le cadre conceptuel de notre méthode, en le limitant aux impacts et aux avantages liés aux SE et en élargissant par ailleurs la gamme des thèmes. De nouveaux indicateurs d'impacts environnementaux et de services écosystémiques ont ainsi été développés afin d'évaluer de concert ces indicateurs sur les principaux thèmes environnementaux.

La mise en œuvre de la méthode d'évaluation de la durabilité sur le cas d'étude en Champagne crayeuse (chapitre 3) a montré la plus-value de la méthode par la caractérisation plus fine des différents types d'exploitation. En effet, les résultats ont mis en évidence d'autres profils d'exploitations que l'opposition classique agriculture biologique versus agriculture conventionnelle. De fait, certaines exploitations ont des niveaux de services écosystémiques potentiels élevés mais ne se démarquent pas sur les performances environnementales. Pour finir, l'analyse plus fine par cahier des charges donne des pistes de progression pour le référentiel HVE ainsi que pour le cahier des charges en agriculture biologique. Tous ces résultats seraient à confirmer sur un échantillon plus grand, notamment pour les exploitations en AB et sur plusieurs années.

Ainsi ce travail a fait bien plus qu'ajouter une méthode d'évaluation au paysage foisonnant de l'évaluation de la durabilité de par le cadre théorique, une méthode originale, sa production de connaissances conduisant à un regard plus nuancé des exploitations agricoles. Afin
d'approfondir ces travaux, une étude à l'échelle territoriale intégrant la diversité des modes de gestion des cultures et des infrastructures agroécologiques serait pertinente pour les enjeux relatifs à la qualité de l'eau, la qualité de l'air ou la conservation de la biodiversité. Par ailleurs, l'application de cette méthode d'évaluation de la durabilité dans d'autres situations de production (contexte pédoclimatique, système de production, ...) et avec davantage d'indicateurs des dimensions économique et sociale est primordiale pour accompagner les agriculteurs dans la transition agroécologique. Ceci nécessiterait un travail d'informatisation adéquat pour éviter des doubles saisies via des procédures d'interopérabilité entre système d'information collectant les données des agriculteurs et calculateurs d'indicateurs.
Bibliographie

Abdallah, A.M., Jat, H.S., Choudhary, M., Abdelaty, E.F., Sharma, P.C., Jat, M.L., 2021. Conservation agriculture effects on soil water holding capacity and water-saving varied with management practices and agroecological conditions: A review. Agronomy 11. https://doi.org/10.3390/agronomy11091681

Acosta-Alba, I., Chia, E., Andrieu, N., 2019. The LCA4CSA framework: Using life cycle assessment to strengthen environmental sustainability analysis of climate smart agriculture options at farm and crop system levels. Agric. Syst. 171, 155-170.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.02.001

Acosta-Alba, I., Van der Werf, H., 2011. The Use of Reference Values in Indicator-Based Methods for the Environmental Assessment of Agricultural Systems. Sustainability 3, 424-442.
https://doi.org/10.3390/su3020424

Adelhart Toorop, R., Ceccarelli, V., Bijarniya, D., Jat, M.L., Jat, R.K., Lopez-Ridaura, S., Groot, J.C.J., 2020. Using a positive deviance approach to inform farming systems redesign: A case study from Bihar, India. Agric. Syst. 185, 102942. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102942

Adeux, G., Munier-jolain, N., Meunier, D., Farcy, P., Carlesi, S., Barberi, P., 2019. Diversified grain-based cropping systems provide long-term weed control while limiting herbicide use and yield losses.

Agro-Transfert, Ressources, Territoires, 2009. Méthode de calcul des indicateurs DAE-G.

Aguilar-Gómez, C.R., Arteaga-Reyes, T.T., Gómez-Demetrio, W., Ávila-Akerberg, V.D., Pérez-Campuzano, E., 2020. Differentiated payments for environmental services: A review of the literature. Ecosyst. Serv. 44. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2020.101131

Aguilera, E., Díaz-Gaona, C., García-Laureano, R., Reyes-Palomo, C., Guzmán, G.I., Ortolani, L., Sánchez-Rodríguez, M., Rodríguez-Estévez, V., 2020. Agroecology for adaptation to climate change and resource depletion in the Mediterranean region. A review. Agric. Syst. 181, 102809. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102809

Albo, Y., Lanir, J., Bak, P., Rafaeli, S., 2016. Off the Radar: Comparative Evaluation of Radial Visualization Solutions for Composite Indicators. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 22, 569-578. https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2467322

Alkan Olsson, J., Bockstaller, C., Stapleton, L., Knapen, R., Therond, O., Turpin, N., Geniaux, G., Bellon, S., Pinto Correia, T., Bezlepkina, I., Taverne, M., Ewert, F., 2009. Indicator frameworks supporting ex-ante impact assessment of new policies for rural systems; a critical review of a goal oriented framework and its indicators. Environ. Sci. Policy 12, 562-572.

Alkan Olsson, Johanna, Bockstaller, C., Stapleton, L.M., Ewert, F., Knapen, R., Therond, O., Geniaux, G., Bellon, S., Correira, T.P., Turpin, N., Bezlepkina, I., 2009. A goal oriented indicator framework to support integrated assessment of new policies for agri-environmental systems. Environ. Sci. Policy 12, 562-572.
https://doi.org/10.1016/j.envsci.2009.01.012

Alletto, L., Coquet, Y., Benoir, P., Heddadj, D., Barriuso, E., 2010. Tillage management effects on pesticide fate in soils. A review. Agron. Sustain. Dev. 30, 367-400.
Andrade, C., Villers, A., Balent, G., Bar-Hen, A., Chadoeuf, J., Cyly, D., Cluzeau, D., Fried, G., Guillocheau, S., Pillon, O., Porcher, E., Tressou, J., Yamada, O., Lenne, N., Jullien, J., Monestiez, P., 2021. A real-world implementation of a nationwide, long-term monitoring program to assess the impact of agrochemicals and agricultural practices on biodiversity. Ecol. Evol. 11, 3771-3793. https://doi.org/10.1002/ece3.6459

Angevin, F., Fortino, G., Bockstaller, C., Pelzer, E., Messéan, A., 2017. Assessing the sustainability of crop production systems: Toward a common framework? Crop Prot. 97, 18-27.
https://doi.org/10.1016/j.cropro.2016.11.018

ARVALIS - Institut du végétal, 2008. Systerre.

ARVALIS Institut du végétal, 2013. SYSTERRE - Méthode de calcul d'indicateurs 1-16.

Aubert, P.-M., Poux, X., Iddri, A.), 2021. La certification Haute Valeur Environnementale dans la PAC : enjeux pour une transition agroécologique réelle.

Auzet, V., 1987. L'érosion des sols cultivés en France sous l'action du ruissellement 529-556.

Babí Almenar, J., Elliot, T., Rugani, B., Philippe, B., Navarrete Gutierrez, T., Sonnemann, G., Geneletti, D., 2021. Nexus between nature-based solutions, ecosystem services and urban challenges. Land use policy 100, 104898. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.104898

Babuška, R., Verbruggen, H., 2003. Neuro-fuzzy methods for nonlinear system identification. Annu. Rev. Control 27 1, 73-85. https://doi.org/10.1016/S1367-5788(03)00009-9

Badampudi, D., Wohlin, C., Petersen, K., 2015. Experiences from using snowballing and database searches in systematic literature studies. ACM Int. Conf. Proceeding Ser. 27-29-April. https://doi.org/10.1145/2745802.2745818

Bailey, D., Schmidt-Entling, M.H., Eberhart, P., Herrmann, J.D., Hofer, G., Kormann, U., Herzog, F., 2010. Effects of habitat amount and isolation on biodiversity in fragmented traditional orchards. J. Appl. Ecol. 47, 1003-1013. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2010.01858.x

Bailey, G.W., White, J.L., 1970. Factors influencing the adsorption, desorption, By, in: Single Pesticide Volume: The Triazine Herbicides. New York, pp. 29-92.

Bailey, K.L., Lazarovits, G., 2003. Suppressing soil-borne diseases with residue management and organic amendments. Soil Tillage Res. 72, 169-180. https://doi.org/10.1016/S0167-1987(03)00086-2

Balmford, A., Green, R.E., Scharlemann, J.P.W., 2005. Sparing land for nature: Exploring the potential impact of changes in agricultural yield on the area needed for crop production. Glob. Chang. Biol. 11, 1594-1605. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2005.001035.x

Bar-On, Y.M., Phillips, R., Milo, R., 2018. The biomass distribution on Earth. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 115, 6506-6511. https://doi.org/10.1073/pnas.1711842115

Bare, J., Gloria, T., Norris, G., 2006. Development of the Method and U.S. Normalization Database for Life Cycle Impact Assessment and Sustainability Metrics. https://doi.org/10.1021/es052494b

Barot, S., Yé, L., Abbadie, L., Blouin, M., Frascaria, N., 2017. Ecosystem services must tackle anthropized ecosystems and ecological engineering. Ecol. Eng. 99, 486-495.
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2016.11.071

Bartolini, F., Bazzani, G.M., Gallerani, V., Raggi, M., Viaggi, D., 2007. The impact of water and agriculture policy scenarios on irrigated farming systems in Italy: An analysis based on farm level multi-attribute linear programming models. Agric. Syst. 93, 90–114.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2006.04.006

Bartual, A.M., Sutter, L., Bocci, G., Moonen, A.C., Cresswell, J., Entling, M., Giffard, B., Jacot, K., Jeanneret, P., Holland, J., Pfister, S., Pintér, O., Veromann, E., Winkler, K., Albrecht, M., 2019. The potential of different semi-natural habitats to sustain pollinators and natural enemies in European agricultural landscapes. Agric. Ecosyst. Environ. 279, 43–52.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2019.04.009

Beaudoin, N., Saad, J.K., Van Laethem, C., Machet, J.M., Maucorps, J., Mary, B., 2005. Nitrate leaching in intensive agriculture in Northern France: Effect of farming practices, soils and crop rotations. Agric. Ecosyst. Environ. 111, 292–310.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2005.06.006

Bell, Simon, Morse, S., 2001. Breaking through the glass ceiling: Who really cares about sustainability indicators? Local Environ. 6, 291–309.
https://doi.org/10.1080/13549830120073284

Bender, S.F., Wagg, C., van der Heijden, M.G.A., 2016. An Underground Revolution: Biodiversity and Soil Ecological Engineering for Agricultural Sustainability. Trends Ecol. Evol. 31, 440–452.
https://doi.org/10.1016/j.tree.2016.02.016

Bengtsson, J., Ahnström, J., Weibull, A.C., 2005. The effects of organic agriculture on biodiversity and abundance: A meta-analysis. J. Appl. Ecol. 42, 261–269.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2005.01005.x

Bennett, E.M., Peterson, G.D., Gordon, L.J., 2009. Understanding relationships among multiple ecosystem services. Ecol. Lett. 12, 1394–1404.
https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01387.x

Benton, T.G., Bailey, R., 2019. The paradox of productivity: Agricultural productivity promotes food system inefficiency. Glob. Sustain. 2, 1–8.
https://doi.org/10.1017/sus.2019.3

Bergez, J.-E., Béthinger, A., Bockstaller, C., Cederberg, C., Ceschia, E., Guilpart, N., Lange, S., Müller, F., Reidsma, P., Riviere, C., Schader, C., Therond, O., van der Werf, H.M.G., 2022. Integrating agri-environmental indicators, ecosystem services assessment, life cycle assessment and yield gap analysis to assess the environmental sustainability of agriculture. Ecol. Indic. 141, 109107.
https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2022.109107

Berroterán, J.L., Zinck, J.A., 1997. Indicators of Agricultural Sustainability at the National Level: A Case Study of Venezuela.

Bianchi, F.J.J.A., Booij, C.J.H., Tscharntke, T., 2006. Sustainable pest regulation in agricultural landscapes: A review on landscape composition, biodiversity and natural pest control. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 273, 1715–1727.
https://doi.org/10.1098/rspb.2006.3530

Billeter, R., Liira, J., Bailey, D., Bugter, R., Arens, P., Augenstein, I., Aviron, S., Baudry, J., Bukacek, R., Burel, F., Cerny, M., De Blust, G., De Cock, R., Diekötter, T., Dietz, H., Dirksen, J., Dormann, C., Durka, W., Frenzel, M., Hamersky, R., Hendrickx, F., Herzog, F., Klotz, S.,
Koolstra, B., Lausch, A., Le Coeur, D., Maelfait, J.P., Opdam, P., Roubalova, M., Schermann, A., Schermann, N., Schmidt, T., Schweiger, O., Smulders, M.J.M., Speelmans, M., Simova, P., Verboom, J., Van Wingerden, W.K.R.E., Zobel, M., Edwards, P.J., 2008. Indicators for biodiversity in agricultural landscapes: A pan-European study. J. Appl. Ecol. 45, 141–150.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2007.01393.x

Binder, C.R., Feola, G., Steinberger, J.K., 2010. Considering the normative, systemic and procedural dimensions in indicator-based sustainability assessments in agriculture. Environ. Impact Assess. Rev. 30, 71–81. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2009.06.002

Binder, C.R., Schmid, A., Steinberger, J.K., 2012. Sustainability solution space of the Swiss milk value added chain. Ecol. Econ. 83, 210–220. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2012.06.022

Bissonnais, Y. Le, Dubreuil, N., Daroussin, J., 2004. Modélisation et cartographie de l’aléa d’érosion des sols à l’échelle régionale, exemple du département de l’Aisne. Étude Gest. des Sols 11, pp.307-322.

Bitew, Y., Abera, M., 2019. Conservation agriculture based annual intercropping system for sustainable crop production: A review. Indian J. Ecol. 46, 235–249.

Bjørn, A., Diamond, M., Owsianiak, M., Verzat, B., Hauschild, M.Z., 2015. Strengthening the link between life cycle assessment and indicators for absolute sustainability to support development within planetary boundaries. Environ. Sci. Technol. 49, 6370–6371.
https://doi.org/10.1021/acs.est.5b02106

Blanco-Canqui, H., 2018. Cover crops and water quality. Agron. J. 110, 1633–1647.
https://doi.org/10.2134/AGRONJ2018.02.0077

Blanco-Canqui, H., Ruis, S.J., 2018. No-tillage and soil physical environment. Geoderma 326, 164–200. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.03.011

Boatman, N.D., Brickle, N.W., Hart, J.D., Milsom, T.P., Morris, A.J., Murray, A.W.A., Murray, K.A., Robertson, P.A., 2004. Evidence for the indirect effects of pesticides on farmland birds. Ibis (Lond. 1859). 146, 131–143. https://doi.org/10.1111/j.1474-919X.2004.00347.x

Bøckman, O.C., 1997. Fertilizers and biological nitrogen fixation as sources of plant nutrients: Perspectives for future agriculture. Plant Soil 194, 11–14. https://doi.org/10.1007/978-94-011-5744-5_2

Bockstaller, C., Beauchet, S., Manneville, V., Amiaud, B., Botreau, R., 2017. A tool to design fuzzy decision trees for sustainability assessment. Environ. Model. Softw. 97, 130–144.
https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.07.011

Bockstaller, C., Feschet, P., Angevin, F., 2015. Issues in evaluating sustainability of farming systems with indicators. OCL - Oilseeds fats 22. https://doi.org/10.1051/ocl/2014052

Bockstaller, C., Gilbert, M., 2019. Le changement de niveau d'organisation dans l'évaluation de la durabilité des systèmes et territoires agricoles: Contribution à l'élaboration d'un guide méthodologique.

Bockstaller, C., Girardin, P., 2010. Mode de calcul des indicateurs agri-environnementaux de la méthode INDIGO ®. Colmar.

Bockstaller, C., Girardin, P., 2003. How to validate environmental indicators. Agric. Syst. 76, 639–
653. https://doi.org/10.1016/S0308-521X(02)00053-7

Bockstaller, C, Guichard, L., Keichinger, O., Girardin, P., Galan, M.B., Gaillard, G., 2009.
Comparison of methods to assess the sustainability of agricultural systems. A review.
Agron. Sustain. Dev. 29, 223-235. https://doi.org/doi:10.1051/agro:2008058

Bockstaller, Christian, Guichard, L., Makowski, D., Aveline, A., Girardin, P., Plantureux, S., 2009.
Agri-environmental indicators to assess cropping and farming systems: A review. Sustain.
Agric. 28, 725-738. https://doi.org/10.1007/978-90-481-2666-8_44

Bockstaller, C, Guichard, L., Makowski, D., Aveline, A., Girardin, P., Plantureux, S., 2008. Agri-environmental indicators to assess cropping and farming systems. A review. Agron. Sustain. Dev. 28, 139-149. https://doi.org/doi:10.1051/agro:2007052

Bockstaller, C., Lassere-Joulin, F., Meiss, H., Sausse, C., van der Werf, H., Denoirjean, T., Ranjard, L., Angevin, F., Manneville, V., Michel, N., Tosser, V., Plantureux, S., 2019. Les indicateurs de biodiversité pour accompagner les agriculteurs : embarras du choix ou pénurie ? Innov. Agron. 75, 73-86.

Bockstaller, C., Lasserre-Joulin, F., Slezack-Deschaumes, S., Piutti, S., Villerd, J., Amiaud, B., Plantureux, S., 2011. Assessing biodiversity in arable farmland by means of indicators: An overview. OCL - Ol. Corps Gras Lipides 18, 137-144. https://doi.org/10.1684/ocl.2011.0381

Bockstaller, C., Sirami, C., Sheeren, D., Keichinger, O., Arnaud, L., Favreau, A., Angevin, F., Laurent, D., Marchand, G., De Laroche, E., Ceschia, E., 2021. Apports de la télédétection au calcul d'indicateurs agri-environnementaux au service de la PAC, des agriculteurs et porteurs d'enjeu. Innov. Agron. 83, 43-59.

Bohanec, M., 2009. DEXi : Program for Multi-Attribute Decision Making User's Manual.
Evaluation 13100.

Bonisoli, L., Galdeano-Gómez, E., Piedra-Muñoz, L., 2018. Deconstructing criteria and assessment tools to build agri-sustainability indicators and support farmers' decision-making process. J. Clean. Prod. 182, 1080-1094. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.055

Bossel, H., 2000. Policy assessment and simulation of actor orientation for sustainable development. Ecol. Econ. 35, 337-355. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(00)00218-4

Boyle, M., Frankenberger, W.T., Stolzy, L.H., 1989. The Influence of Organic Matter on Soil Aggregation and Water Infiltration. J. Prod. Agric. 2, 290-299.
https://doi.org/10.2134/jpa1989.0290

Brisson, N., Beaudoin, N., Mary, B., Launay, M., 2009. Conceptual Basis, Formalisations and Parameterization of the Stics Crop Model, Quae. ed.

Bruun, H.H., Brunbjerg, A.K., Dalby, L., Fløjgaard, C., Frøslev, T.G., Haarder, S., Heilmann-Clausen, J., Høye, T.T., Læssøe, T., Ejrnæs, R., 2022. Simple attributes predict the value of plants as hosts to fungal and arthropod communities. Oikos 1-11. https://doi.org/10.1111/oik.08823

Buckingham, D.L., Giovannini, P., Peach, W.J., 2015. Manipulating grass silage management to boost reproductive output of a ground-nesting farmland bird. Agric. Ecosyst. Environ. 208, 21-28. https://doi.org/10.1016/j.agee.2015.04.018

Buckwell, A., Uhre, A.N., Annabelle, W., Jana, P., Blum, W., Schiefer, J., Lair, G.J., Heissenhuber, A.,
Schießl, P., Krämer, C., Haber, W., 2014. Sustainable Intensification of European Agriculture
A review sponsored by the RISE Foundation The. RISE Found. 98.
https://doi.org/10.1111/j.1477-8947.1997.tb00699.x

Buczko, U., Kuchenbuch, R.O., 2010. Environmental Indicators to Assess the Risk of Diffuse Nitrogen Losses from Agriculture. Environ. Manage. 45, 1201-1222.
https://doi.org/10.1007/s00267-010-9448-8

Buczko, U., Kuchenbuch, R.O., 2007. Review Article: Phosphorus indices as risk-assessment tools in the U.S.A. and Europe - A review. J. Plant Nutr. Soil Sci. 170, 445-460.
https://doi.org/10.1002/jpln.200725134

Butault, J.-P., Dedryver, C.A., Gary, C., Guichard, L., Jacquet, F., Meynard, J.M., Nicot, P., Pitrat, M., Reau, R., Sauphanor, B., Savini, I., Volay, T., 2010. Ecophyto R&D. Quelles voies pour réduire l'usage des pesticides ? Synthèse du rapport d'étude,. INRA Editeur, France,

Campbell, B.M., Beare, D.J., Bennett, E.M., Hall-Spencer, J.M., Ingram, J.S.I., Jaramillo, F., Ortiz, R., Ramankutty, N., Sayer, J.A., Shindell, D., 2017. Agriculture production as a major driver of the earth system exceeding planetary boundaries. Ecol. Soc. 22. https://doi.org/10.5751/ES-09595-220408

Candelaria-Martínez, B., Ruiz-Rosado, O., Pérez-Hernández, P., Gallardo-López, F., Vargas-Villamil, L., Martínez-Becerra, Á., Flota-Bañuelos, C., 2014. Sustentabilidad de los agroecosistemas de la microcuenca Paso de Ovejas 1, Veracruz, México. Cuad. Desarro. Rural 11, 87-104. https://doi.org/10.11144/Javeriana.CDR11-73.sdam

Carpani, M., Bergez, J.E., Monod, H., 2012. Sensitivity analysis of a hierarchical qualitative model for sustainability assessment of cropping systems. Environ. Model. Softw. 27-28, 15-22.
https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.10.002

Carrer, D., Pique, G., Ferlicoq, M., Ceamanos, X., Ceschia, E., 2018. What is the potential of cropland albedo management in the fight against global warming? A case study based on the use of cover crops. Environ. Res. Lett. 13. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aab650

Castoldi, N., Bechini, L., 2010. Integrated sustainability assessment of cropping systems with agro-ecological and economic indicators in northern Italy. Eur. J. Agron. 32, 59-72.
https://doi.org/10.1016/j.eja.2009.02.003

Catarino, R., Therond, O., Berthomier, J., Miara, M., Mérot, E., Misslin, R., Vanhove, P., Villerd, J., Angevin, F., 2021. Fostering local crop-livestock integration via legume exchanges using an innovative integrated assessment and modelling approach based on the MAELIA platform. Agric. Syst. 189. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103066

Ceschia, E., Béziat, P., Dejoux, J.F., Aubinet, M., Bernhofer, C., Bodson, B., Buchmann, N., Carrara, A., Cellier, P., Di Tommasi, P., Elbers, J.A., Eugster, W., Grünwald, T., Jacobs, C.M.J., Jans, W.W.P., Jones, M., Kutsch, W., Lanigan, G., Magliulo, E., Marloie, O., Moors, E.J., Moureaux, C., Olioso, A., Osborne, B., Sanz, M.J., Saunders, M., Smith, P., Soegaard, H., Wattenbach, M., 2010. Management effects on net ecosystem carbon and GHG budgets at European crop sites. Agric. Ecosyst. Environ. 139, 363-383. https://doi.org/10.1016/j.agee.2010.09.020

Charbonnier, R., Mawois, M., Bockstaller, C., Soulé, E., 2021. Evaluation multicritère de la durabilité environnementale de grandes cultures en Champagne crayeuse.
Charles, R., Cholley, E., Frei, P., Mascher, F., 2011. Maladies et rendement du ble d'automne : influence du système de culture. Rech. Agron. Suisse 2, 264-271.

Chien, S.H., Prochnow, L.I., Tu, S., Snyder, C.S., 2010. Agronomic and environmental aspects of phosphate fertilizers varying in source and solubility: an update review. Nutr. Cycl. Agroecosystems 2010 892 89, 229-255. https://doi.org/10.1007/S10705-010-9390-4

Chopin, P., Mubaya, C.P., Descheemaeker, K., Öborn, I., Bergkvist, G., 2021. Avenues for improving farming sustainability assessment with upgraded tools, sustainability framing and indicators. A review. Agron. Sustain. Dev. 41. https://doi.org/10.1007/s13593-021-00674-3

Chrétien, T., 2018. Caractérisation de l'aptitude des sols au réchauffement au cours du printemps.

Christel, A., Maron, P.-A., Ranjard, L., 2021. Impact of farming systems on soil ecological quality: a meta-analysis. Environ. Chem. Lett. 2021 1, 1-23. https://doi.org/10.1007/S10311-021-01302-Y

Cinelli, M., Spada, M., Kim, W., Zhang, Y., Burgherr, P., 2020. MCDA Index Tool: an interactive software to develop indices and rankings. Environ. Syst. Decis. https://doi.org/10.1007/s10669-020-09784-x

Clergue, B., Amiaud, B., Pervanchon, F., Lasserre-Joulin, F., Plantureux, S., 2005. Biodiversity: function and assessment in agricultural areas. A review. Agronomie 25, 1-15. https://doi.org/10.1051/agro

Clivot, H., Mary, B., Valé, M., Cohan, J.-P., Champolivier, L., Piraux, F., Laurent, F., Justes, E., 2017. Quantifying in situ and modeling net nitrogen mineralization from soil organic matter in arable cropping systems. Soil Biol. Biochem. 111, 44-59. https://doi.org/10.1016/j.SOILBIO.2017.03.010

Clivot, H., Mouny, J.C., Duparque, A., Dinh, J.L., Denoroy, P., Houot, S., Vertès, F., Trochard, R., Bouthier, A., Sagot, S., Mary, B., 2019. Modeling soil organic carbon evolution in long-term arable experiments with AMG model. Environ. Model. Softw. 118, 99-113. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.04.004

Clough, Y., Kirchweger, S., Kantelhardt, J., 2020. Field sizes and the future of farmland biodiversity in European landscapes. Conserv. Lett. 13, 1-12. https://doi.org/10.1111/conl.12752

CNCE, 2022. Révision du référentiel Haute Valeur Environnementale.

Colomb, B., Carof, M., Aveline, A., Bergez, J.-E., 2013. Stockless organic farming: strengths and weaknesses evidenced by a multicriteria sustainability assessment model. Stockless organic farming: strengths and weaknesses evidenced by a multicriteria sustainability assessment model. Agron-omy for Sustainable Development, Springer Verlag/EDP Sciences/INRA Stockless organic farming: strengths and weaknesses evidenced by a multicriteria sustainability assessment model 33, 593-608. https://doi.org/10.1007/s13593-012-0126-5

COMIFER, 2013. Calcul de la fertilisation azotée - Cultures annuelles et prairies.

Constancias, F., Terrat, S., Saby, N.P.A., Horrigue, W., Villerd, J., Guillemin, J.-P., Biju-Duval, L.,
Nowak, V., Dequiedt, S., Ranjard, L., Chemidlin Prévost-Bouré, N., 2015. Mapping and determinism of soil microbial community distribution across an agricultural landscape. Microbiologyopen 4, 505–517. https://doi.org/10.1002/mbo3.255

Cordeau, S., 2022. Conservation Agriculture and Agroecological Weed Management. Agronomy 12. https://doi.org/10.3390/agronomy12040867

Cordell, D., Drangert, J.O., White, S., 2009. The story of phosphorus: Global food security and food for thought. Glob. Environ. Chang. 19, 292–305. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2008.10.009

Costanza, R., D'Arge, R., De Groot, R., Farber, S., Grasso, M., Hannon, B., Limburg, K., Naeem, S., O'Neill, R. V., Paruelo, J., Raskin, R.G., Sutton, P., Van Den Belt, M., 1997. The value of the world's ecosystem services and natural capital. Nature 387, 253–260. https://doi.org/10.1038/387253a0

Coteur, I., Marchand, F., Debruyne, L., Lauwers, L., 2019. Structuring the myriad of sustainability assessments in agri-food systems: A case in Flanders. J. Clean. Prod. 209, 472–480. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2018.10.066

Coudrain, V., Hedde, M., Chauvat, M., Maron, P.-A., Bourgeois, E., Mary, B., Léornard, J., Ekelund, F., Villenave, C., Recous, S., 2016. Temporal differentiation of soil communities in response to arable crop management strategies. Agric. Ecosyst. Environ. 74. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(99)00026-2

Courson, E., Petit, S., Poggi, S., Ricci, B., 2022. Agriculture, Ecosystems and Environment Weather and landscape drivers of the regional level of pest occurrence in arable agriculture: A multi-pest analysis at the French national scale. Agric. Ecosyst. Environ. 338, 108105. https://doi.org/10.1016/j.agee.2022.108105

Couturier, C., Charru, M., Doublet, S., Pointereau, P., 2016. Le scénario Afterres2050.

Craheix, D., Angevin, F., Bergez, J.-E., Bockstaller, C., Colomb, B., Guichard, L., Reau, R., Sadok, W., Doré, T., 2011. MASC 2.0, Un outil pour l'analyse de la contribution des systèmes de culture au développement durable. Jeu complet de fiches critères de MASC 2.0. INRA - AgroParisTech-GIS GC HP2E, 133p.

Craheix, D., Angevin, F., Bergez, J., Bockstaller, C., Colomb, B., Guichard, L., Reau, R., Doré, T., 2012. MASC 2.0, un outil d'évaluation multicritère pour estimer la contribution des systèmes de culture au développement durable TT - MASC 2.0: a multi attribute tool for the assessment of the sustainability of cropping systems. Innov. Agron. 20, 35–48.

Craheix, D., Bergez, J.E., Angevin, F., Bockstaller, C., Bohanec, M., Colomb, B., Doré, T., Fortino, G., Guichard, L., Pelzer, E., Méssean, A., Reau, R., Sadok, W., 2015. Guidelines to design models assessing agricultural sustainability, based upon feedbacks from the DEXi decision support system. Agron. Sustain. Dev. 35, 1431–1447. https://doi.org/10.1007/s13593-015-0315-0

Curran, M., De Souza, D.M., Antón, A., Teixeira, R.F.M., Michelsen, O., Vidal-Legaz, B., Sala, S., Milà I Canals, L., 2016. How Well Does LCA Model Land Use Impacts on Biodiversity? - A Comparison with Approaches from Ecology and Conservation. Environ. Sci. Technol. https://doi.org/10.1021/acs.est.5b04681
Daellenbach, K.R., Uzu, G., Jiang, J., Cassagnes, L.E., Leni, Z., Vlachou, A., Stefenelli, G., Canonaco, F., Weber, S., Segers, A., Kuenen, J.J.P., Schaap, M., Favez, O., Albinet, A., Aksoyoglu, S., Dommen, J., Baltensperger, U., Geiser, M., El Haddad, I., Jaffrezo, J.L., Prévôt, A.S.H., 2020. Sources of particulate-matter air pollution and its oxidative potential in Europe. Nature 587, 414–419. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2902-8

Daily, G., 1997. Introduction: what are ecosystem services., in: Nature's Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems. https://doi.org/10.1111/j.1469-8749.2012.04283.x

Dale, V.H., Beyeler, S.C., 2001. Challenges in the development and use of ecological indicators. Ecol. Indic. 1, 3–10. https://doi.org/10.1016/S1470-160X(01)00003-6

Dalgaard, T., Hutchings, N.J., Porter, J.R., 2003. Agroecology, scaling and interdisciplinarity. Agric. Ecosyst. Environ. 100, 39–51.

Dardonville, M., Bockstaller, C., Therond, O., 2021. Review of quantitative evaluations of the resilience, vulnerability, robustness and adaptive capacity of temperate agricultural systems. J. Clean. Prod. 286, 125456. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125456

Dardonville, M., Legrand, B., Clivot, H., Bernardin, C., Bockstaller, C., Therond, O., 2022. Assessment of ecosystem services and natural capital dynamics in agroecosystems. Ecosyst. Serv. 54, 101415. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2022.101415

Daviron, B., Vagneron, I., 2011. From commoditisation to de-commoditisation ... and back again: Discussing the role of sustainability standards for agricultural products. Dev. Policy Rev. 29, 91–113. https://doi.org/10.1111/j.1467-7679.2011.00515.x

de Olde, E.M., Oudshoorn, F.W., Bokkers, E.A.M., Stubsgaard, A., Sørensen, C.A.G., de Boer, I.J.M., 2016. Assessing the sustainability performance of organic farms in Denmark. Sustain. 8. https://doi.org/10.3390/su8090957

De Olde, E.M., Oudshoorn, F.W., Sørensen, C.A.G., Bokkers, E.A.M., De Boer, I.J.M., 2016. Assessing sustainability at farm-level: Lessons learned from a comparison of tools in practice. Ecol. Indic. 66, 391–404. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.01.047

Deguine, J.P., Aubertot, J.N., Flor, R.J., Lescourret, F., Wyckhuys, K.A.G., Ratnadass, A., 2021. Integrated pest management: good intentions, hard realities. A review. Agron. Sustain. Dev. 41. https://doi.org/10.1007/s13593-021-00689-w

Delbaere, B., Serradilla, a. N., 2004. Environmental risks from agriculture in Europe. Interpret. A J. Bible Theol. 184.

Demade, M., 2014. How to assess biodiversity and ecosystem services in arable cropping systems using the multi-attribute model DEXiPM.

Denoroy, P., Jordan-Meille, L., Sagot, S., 2019. La fertilisation P – K – Mg.

Diacono, M., Montemurro, F., 2010. Long-term effects of organic amendments on soil fertility. A review. Agron. Sustain. Dev. 30, 401–422. https://doi.org/10.1051/agro/2009040

Donald, P.F., Green, R.E., Heath, M.F., 2001. Agricultural intensification and the collapse of Europe's farmland bird populations. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 268, 25–29. https://doi.org/10.1098/rspb.2000.1325
Dorioz, J.M., Wang, D., Poulenard, J., Trévisan, D., 2006. The effect of grass buffer strips on phosphorus dynamics-A critical review and synthesis as a basis for application in agricultural landscapes in France. Agric. Ecosyst. Environ. 117, 4-21.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.03.029

Dormann, C.F., Elith, J., Bacher, S., Buchmann, C., Carl, G., Carré, G., Marquéz, J.R.G., Gruber, B., Lafourcade, B., Leitão, P.J., Münkemüller, T., McClean, C., Osborne, P.E., Reineking, B., Schröder, B., Skidmore, A.K., Zurell, D., Lautenbach, S., 2013. Collinearity: A review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance. Ecography (Cop.). 36, 27-46. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x

Du, L., Liu, W., 2012. Occurrence, fate, and ecotoxicity of antibiotics in agro-ecosystems. A review. Agron. Sustain. Dev. 32, 309-327. https://doi.org/10.1007/s13593-011-0062-9

Duchemin, M., Hogue, R., 2009. Reduction in agricultural non-point source pollution in the first year following establishment of an integrated grass/tree filter strip system in southern Quebec (Canada). Agric. Ecosyst. Environ. 131, 85-97.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2008.10.005

Duchene, O., Vian, J.F., Celette, F., 2017. Intercropping with legume for agroecological cropping systems: Complementarity and facilitation processes and the importance of soil microorganisms. A review. Agric. Ecosyst. Environ. 240, 148-161.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2017.02.019

Dumont, B., Ryschawy, J., Duru, M., Benoit, M., Chatellier, V., Delaby, L., Donnars, C., Dupraz, P., Lemauviel-Lavenant, S., Méda, B., Vollet, D., Sabatier, R., 2019. Review: Associations among goods, impacts and ecosystem services provided by livestock farming. Animal 13, 1773-1784. https://doi.org/10.1017/S1751731118002586

Duncan, C., Thompson, J.R., Pettorelli, N., 2015. The quest for a mechanistic understanding of biodiversity-ecosystem services relationships. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 282.
https://doi.org/10.1098/RSPB.2015.1348

Duncombe-Wall, D., 1999. Agricultural sustainability indicators for regions of South Australia. Cardiac ARIA View project Investigation of Local Area Factors Related to BreastScreen New South Wales View project. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2887.5287

Duru, M., Fares, M., Therond, O., 2014. Un cadre conceptuel pour penser maintenant (et organiser demain) la transition agroécologique de l'agriculture dans les territoires. Cah. Agric. 23, 84-95. https://doi.org/10.1684/agr.2014.0691

Duru, M., Sarthou, J., Therond, O., 2022. L'agriculture régénératrice : summum de l'agroécologie ou greenwashing ?

Duru, M., Therond, O., Martin, G., Martin-Clouaire, R., Magne, M.A., Justes, E., Journet, E.P., Aubertot, J.N., Savary, S., Bergez, J.E., Sarthou, J.P., 2015. How to implement biodiversity-based agriculture to enhance ecosystem services: a review. Agron. Sustain. Dev. 35, 1259-1281. https://doi.org/10.1007/s13593-015-0306-1

Egea, P., Pérez y Pérez, L., 2016. Sustainability and multifunctionality of protected designations of origin of olive oil in Spain. Land use policy 58, 264-275.
https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2016.07.017
Eichler Inwood, S.E., López-Ridaura, S., Kline, K.L., Gérard, B., Monsalue, A.G., Govaerts, B., Dale, V.H., 2018. Assessing sustainability in agricultural landscapes: A review of approaches1,2. Environ. Rev. 26, 299–315. https://doi.org/10.1139/er-2017-0058

Eigenbrod, F., Armsworth, P.R., Anderson, B.J., Heinemeyer, A., Gillings, S., Roy, D.B., Thomas, C.D., Gaston, K.J., 2010. The impact of proxy-based methods on mapping the distribution of ecosystem services. J. Appl. Ecol. 47, 377–385. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2010.01777.x

El Chami, D., Daccache, A., 2015. Assessing sustainability of winter wheat production under climate change scenarios in a humid climate - An integrated modelling framework. Agric. Syst. 140, 19–25. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2015.08.008

El Mujtar, V., Muñoz, N., Prack Mc Cormick, B., Pulleman, M., Tittonell, P., 2019. Role and management of soil biodiversity for food security and nutrition; where do we stand? Glob. Food Sec. 20, 132–144. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2019.01.007

Engel, S., Pagiola, S., Wunder, S., 2008. Designing payments for environmental services in theory and practice: An overview of the issues. Ecol. Econ. 65, 663–674. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.03.011

Englund, O., Berndes, G., 2015. How do sustainability standards consider biodiversity? Wiley Interdiscip. Rev. Energy Environ. 4, 26–50. https://doi.org/10.1002/wene.118

Eriksson, I.S., Elmquist, H., Nybrant, T., 2005. SALSA: A simulation tool to assess ecological sustainability of agricultural production. Ambio 34.

Fagioli, F.F., Rocchi, L., Paolotti, L., Słowiński, R., Boggia, A., 2017. From the farm to the agri-food system: A multiple criteria framework to evaluate extended multi-functional value. Ecol. Indic. 79, 91–102. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.04.009

Fahrig, L., Baudry, J., Brotons, L., Burel, F.G., Crist, T.O., Fuller, R.J., Sirami, C., Siriwardena, G.M., Martin, J.L., 2011. Functional landscape heterogeneity and animal biodiversity in agricultural landscapes. Ecol. Lett. 14, 101–112. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2010.01559.x

FAO, 2013. Sustainability Assessment of Food and Agriculture systems.

Fardeau, J.C., Morel, C., Boniface, R., 1988. Pourquoi choisir la méthode Olsen pour estimer le phosphore " assimilable " des sols ? Agronomie 8, 577–584.

Fegraus, E.H., Zaslavsky, I., Whitenack, T., Dempewolf, J., Ahumada, J.A., Lin, K., Andelman, S.J., 2012. Interdisciplinary decision support dashboard: A new framework for a tanzanian agricultural and ecosystem service monitoring system pilot. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 5, 1700–1708. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2012.2204864

Feola, G., Rahn, E., Binder, C.R., 2011. Suitability of pesticide risk indicators for Less Developed Countries: A comparison. Agric. Ecosyst. Environ. 142, 238–245. https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.05.014

Fernandes, L.A. de O., Woodhouse, P.J., 2008. Family farm sustainability in southern Brazil: An application of agri-environmental indicators. Ecol. Econ. 66, 243–257. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2008.01.027

Foley, J.A., Ramankutty, N., Brauman, K.A., Cassidy, E.S., Gerber, J.S., Johnston, M., Mueller, N.D.,
O'Connell, C., Ray, D.K., West, P.C., Balzer, C., Bennett, E.M., Carpenter, S.R., Hill, J., Monfreda, C., Polasky, S., Rockström, J., Sheehan, J., Siebert, S., Tilman, D., Zaks, D.P.M., 2011. Solutions for a cultivated planet. Nature 478, 337–342.
https://doi.org/10.1038/nature10452

France Nature Environnement, 2013. IBEA : Un outil de diagnostic de l'impact des pratiques agricoles sur la biodiversité.

Fried, G., Villers, A., Porcher, E., 2018. Assessing non-intended effects of farming practices on field margin vegetation with a functional approach. Agric. Ecosyst. Environ. 261, 33–44.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.03.021

Friedrich, T., Derpsch, R., Kassam, A., Kienzle, J., 2015. Overview of the Global Spread of Conservation Agriculture. F. Actons Sci. Reports 8.

Gaba, S., Fried, G., Kazakou, E., Chauvel, B., Navas, M.L., 2014. Agroecological weed control using a functional approach: A review of cropping systems diversity. Agron. Sustain. Dev. 34, 103–119.
https://doi.org/10.1007/s13593-013-0166-5

Gallardo, A.L., Duarte, C., Dibo, A.P., 2016. STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT FOR PLANNING SUGARCANE EXPANSION: A FRAMEWORK PROPOSAL. Ambient. Soc. 19, 67–92.

Gan, X., Fernandez, I.C., Guo, J., Wilson, M., Zhao, Y., Zhou, B., Wu, J., 2017. When to use what: Methods for weighting and aggregating sustainability indicators. Ecol. Indic. 81, 491–502.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.05.068

Garbach, K., Milder, J.C., DeClerck, F.A.J., Montenegro de Wit, M., Driscoll, L., Gemmill-Herren, B., 2017. Examining multi-functionality for crop yield and ecosystem services in five systems of agroecological intensification. Int. J. Agric. Sustain. 15, 11–28.
https://doi.org/10.1080/14735903.2016.1174810

German, R.N., Thompson, C.E., Benton, T.G., 2017. Relationships among multiple aspects of agriculture's environmental impact and productivity: A meta-analysis to guide sustainable agriculture. Biol. Rev. 92, 716–738.
https://doi.org/10.1111/brv.12251

Gésan-Guiziou, G., Alaphilippe, A., Aubin, J., Bockstaller, C., Boutrou, R., Buche, P., Collet, C., Girard, A., Martinet, V., Membré, J.M., Sabbadin, R., Thiollet-Scholtus, M., van der Werf, H.M.G., 2020. Diversity and potentiality of multi-criteria decision analysis methods for agri-food research. Agron. Sustain. Dev. 40, 1–11.
https://doi.org/10.1007/s13593-020-00650-3

Ghorbani, R., Wilcokson, S., Koocheki, A., Leifert, C., 2009. Soil Management for Sustainable Crop Disease Control: A Review, in: Organic Farming, Pest Control and Remediation OfSoil Pollutants.
https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9654-9

Giannadaki, D., Giannakis, E., Pozzer, A., Lelieveld, J., 2018. Estimating health and economic benefits of reductions in air pollution from agriculture. Sci. Total Environ. 622–623, 1304–1316.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.12.064

Giannadali, D., Levieveld, J., Pozzer, A., 2017. The Impact of Fine Particulate Outdoor Air Pollution to Premature Mortality, Perspectives on Atmospheric Sciences.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-35095-0
Gilbert, C.L., Morgan, C.W., 2010. Food price volatility. Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. 365, 3023-3034. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0139

Girard, N., Magda, D., Astruc, J.M., Couix, N., Gross, H., P Guyon, J., Labatut, J., Poinsot, Y., Saldaqui, F., 2015. Analyzing indicators for combining natural resources management and production-oriented activities. Environ. Dev. Sustain. 17, 155-172. https://doi.org/10.1007/s10668-014-9544-7

GIS GC HP2E, 2018. INDIC®: Une base de données sur les méthodes d'évaluation et indicateurs de durabilité téléchargeable sur le site du GIS GC HP2E [WWW Document]. URL https://www.gchp2e.fr/Actualites/INDIC-R-Une-base-de-donnees-telechargeable-sur-le-site-du-GIS-GC-HP2E

Godfray, H.C.J., Beddington, J.R., Crute, I.R., Haddad, L., Lawrence, D., Muir, J.F., Pretty, J., Robinson, S., Thomas, S.M., Toulmin, C., 2010. Food security: The challenge of feeding 9 billion people. Science (80-). https://doi.org/10.1126/science.1185383

Gomez-Limon, J.A., Riesgo, L., Gómez-Limón, J.A., 2010. Sustainability assessment of olive grove in Andalusia: A methodological proposal Sustainability assessment of olive grove in Andalusia: A methodological proposal 1, in: External Cost of Farming Activities: Economic Evaluation, Environmental Repercussions and Regulatory Framework.

Gomiero, T., Pimentel, D., Paoletti, M.G., 2011. Is There a Need for a More Sustainable Agriculture? CRC. Crit. Rev. Plant Sci. 30, 6-23. https://doi.org/10.1080/07352689.2011.553515

Greco, S., Ishizaka, A., Tasiou, M., Torrisi, G., 2019. On the Methodological Framework of Composite Indices: A Review of the Issues of Weighting, Aggregation, and Robustness. Soc. Indic. Res. 141, 61-94. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1832-9

Green, D., 2005. Conspiracy of silence: Old and New Directions on Commodities. Strateg. Dialogue Commod. Trade, Poverty Sustain. Dev.

Green, J., 2013. Rethinking Private Authority: Agents and Entrepreneurs in Global Environmental Governance. Princeton, NJ: Princeton University Press. 232 pages. ISBN 9780691157597, $24.95 paperback. Jessica F. Green, 2013. Princeton University press. Wiley, Princeton. https://doi.org/10.1111/ROPR.12140

Guiral, C., Beods, C., Ruelle, B., Basse-Mens, C., Douzals, J.-P., Cellier, P., Barriuso, E., 2016. LES EMISSIONS DE PRODUITS PHYTOPHARMACEUTIQUES DANS L'AIR Facteurs d'émissions, outils d'estimation des émissions, évaluations environnementales et perspectives de recherche.

Gunstone, T., Cornelisse, T., Klein, K., Dubey, A., Donley, N., 2021. Pesticides and Soil Invertebrates: A Hazard Assessment. Front. Environ. Sci. 9, 1-21. https://doi.org/10.3389/fenvs.2021.643847

Guo, H., Otjes, R., Schlag, P., Kiendler-Scharr, A., Nenes, A., Weber, R.J., 2018. Effectiveness of ammonia reduction on control of fine particle nitrate. Atmos. Chem. Phys. 18, 12241-12256. https://doi.org/10.5194/acp-18-12241-2018

Haas, G., Wetterich, F., Geier, U., 2000. LCA Methodology Framework in Agriculture on the Farm Level 1 LCA Methodology Framework in Agriculture on the Farm Level. Korea Int. J. LCA 5,
2000. https://doi.org/10.1065/lca2000.011.038

Haddaway, N.R., Brown, C., Eales, J., Eggers, S., Josefsson, J., Kronvang, B., Randall, N.P., Uusi-Kämppä, J., 2018. The multifunctional roles of vegetated strips around and within agricultural fields. Environ. Evid. 7, 1–43. https://doi.org/10.1186/s13750-018-0126-2

Haines-Young, R., Potschin, M., 2018. Revision of the common international classification for ecosystem services (CICES V5.1): A policy brief. One Ecosyst. 3, 1–6. https://doi.org/10.3897/oneeco.3.e27108

Haines-Young, R., Potschin, M., 2018. Common international classification of ecosystem services (CICES) V5.1 and guidance on the application of the revised structure, Available from www.cices.eu.

Hallmann, C.A., Sorg, M., Jongejans, E., Siepel, H., Hofland, N., Schwan, H., Stenmans, W., Müller, A., Sumser, H., Hörren, T., Goulson, D., De Kroon, H., 2017. More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected areas. PLoS One 12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185809

Hanegraaf, M.C., Biewinga, E.E., Van Der Bijl, G., 1998. ASSESSING THE ECOLOGICAL AND ECONOMIC SUSTAINABILITY OF ENERGY CROPS.

Hansen, J.W., 1996. Is agricultural sustainability a useful concept? Agric. Syst. 50, 117–143. https://doi.org/10.1016/0308-521X(95)00011-S

Hawes, C., Iannetta, P.P.M., Squire, G.R., 2021. Agroecological practices for whole-system sustainability. CAB Rev. Perspect. Agric. Vet. Sci. Nutr. Nat. Resour. 16, 0–2. https://doi.org/10.1079/PAVSNNR202116005

Hawes, C., Squire, G.R., Hallett, P.D., Watson, C.A., Young, M., 2010. Arable plant communities as indicators of farming practice. Agric. Ecosyst. Environ. 138, 17–26. https://doi.org/10.1016/j.agee.2010.03.010

Hawes, C., Young, M.W., Banks, G., Begg, G.S., Christie, A., Iannetta, P.P.M., Karley, A.J., Squire, G.R., 2019. Whole-systems analysis of environmental and economic sustainability in arable cropping systems: A case study. Agronomy 9. https://doi.org/10.3390/agronomy9080438

Headey, D., Fan, S., 2008. Anatomy of a crisis: The causes and consequences of surging food prices. Agric. Econ. 39, 375–391. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2008.00345.x

Hendrickx, F., Maelfait, J.P., Van Wingerden, W., Schweiger, O., Speelmans, M., Aviron, S., Augenstein, I., Billeter, R., Bailey, D., Bukacek, R., Burel, F., Diekötter, T., Dirksen, J., Herzog, F., Liira, J., Roubalova, M., Vandomme, V., Bugter, R., 2007. How landscape structure, land-use intensity and habitat diversity affect components of total arthropod diversity in agricultural landscapes. J. Appl. Ecol. 44, 340–351. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01270.x

Hercher-Pasteur, J., Loiseau, E., Sinfort, C., Hélias, A., 2020. Energetic assessment of the agricultural production system. A review. Agron. Sustain. Dev. 40. https://doi.org/10.1007/s13593-020-00627-2

Hermani, C., 2020. Regenerative Agriculture and the Quest for Sustainability - Inquiry of an Emerging Concept (Master Thesis). ResearchGate.
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.36015.97447

Hervieu, B., Purseigle, F., 2022. Le problème agricole français. Etudes (Paris). 11, 475-482.
https://doi.org/10.3917/etu.4295.0047

Hervieu, B., Purseigle, F., 2013. Sociologie des mondes agricoles., Armand Col. ed.
https://doi.org/10.3917/arco.hervi.2013.01

Hill, S.B., Vincent, C., Chouinard, G., 1996. Evolving ecosystems approaches to fruit insect pest management, in: XX International Congress of Entomology - Ecosystem Approaches to Managing Insect Pests of Fruit Symposium. Firenza, Italy, pp. 107-110.

Hillier, J., Hawes, C., Squire, G., Hilton, A., Wale, S., Smith, P., 2009. The carbon footprints of food crop production. Int. J. Agric. Sustain. 7, 107-118. https://doi.org/10.3763/ijas.2009.0419

Holland, J.M., Frampton, G.K., Çilgi, T., Wratten, S.D., 1994. Arable acronyms analysed - a review of integrated arable farming systems research in Western Europe. Ann. Appl. Biol. 125, 399-438.

Horton, A.A., Walton, A., Spurgeon, D.J., Lahive, E., Svendsen, C., 2017. Microplastics in freshwater and terrestrial environments: Evaluating the current understanding to identify the knowledge gaps and future research priorities. Sci. Total Environ. 586, 127-141.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.01.190

Hossard, L., Guichard, L., Pelosi, C., Makowski, D., 2017. Lack of evidence for a decrease in synthetic pesticide use on the main arable crops in France. Sci. Total Environ. 575, 152-161.
https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2016.10.008

Hu, B., Bourennane, H., Arrouays, D., Denoroy, P., Lemercier, B., Saby, N.P.A., 2021. Developing pedotransfer functions to harmonize extractable soil phosphorus content measured with different methods: A case study across the mainland of France. Geoderma 381, 114645.
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114645

Huang, J., Tichit, M., Poulot, M., Darly, S., Li, S., Petit, C., Aubry, C., 2015a. Comparative review of multifunctionality and ecosystem services in sustainable agriculture. J. Environ. Manage. 149, 138-147. https://doi.org/10.1016/J.JENVMAN.2014.10.020

Husson, F., Lê, S., Pages, J., 2010. Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R - Francois Husson, Sebastien Le, Jérôme Pagès - Google Livres [WWW Document]. URL https://books.google.fr/books?hl=fr&lr=&id=nLrODgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Huss on,F.,+Lê,+S.,+Pages,+J.,+2010.+Exploratory+multivariate+analysis+by+example+using+ R,+volume+20105550+of+Chapman+%26+Hall/CRC+Computer+Science+%26+Data+An alysis.+CRC+Press+30,+1 (accessed 12.4.20).

Hutchings, N., Webb, J., Amon, B., 2019. EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook 2019 — 3 D Crop production and agricultural soils 2019.

Iocola, I., Angevin, F., Bockstaller, C., Catarino, R., Curran, M., Messéan, A., Schader, C., Stilmant, D., Stappen, F. Van, Vanhove, P., Ahnemann, H., Berthomier, J., Colombo, L., Guccione, G.D., Mérot, E., Palumbo, M., Virzì, N., Canali, S., 2020. An actor-oriented multi-criteria assessment framework to support a transition towards sustainable agricultural systems based on crop diversification. Sustain. 12. https://doi.org/10.3390/su12135434
IPCC, 2003. Revision of the "Revised 1996 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Intergovernmental Panel On Climate Change national greenhouse gas inventories programme.

Jacquet, F., Jouan, J., Cadre, E. Le, Malausa, T., Reboud, X., Huyghe, C., n.d. Zéro pesticide.

Janker, J., Mann, S., 2020. Understanding the social dimension of sustainability in agriculture: a critical review of sustainability assessment tools. *Environ. Dev. Sustain.* 22, 1671–1691.
https://doi.org/10.1007/s10668-018-0282-0

Jarnemo, A., 2002a. Roe deer Capreolus capreolus fawns and mowing - Mortality rates and countermeasures. *Wildlife Biol.* 8, 211–218. https://doi.org/10.2981/wlb.2002.035

Jeanneret, P., Baumgartner, D.U., Freiermuth Knuchel, R., Koch, B., Gaillard, G., 2014. An expert system for integrating biodiversity into agricultural life-cycle assessment. *Ecol. Indic.* 46, 224–231. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.06.030

Jeanneret, P., Schüpbach, B., Pfiffner, L., Walter, T., 2003. Arthropod reaction to landscape and habitat features in agricultural landscapes. *Landsc. Ecol.* 18, 253–263.
https://doi.org/10.1023/A:1024496712579

Junge, X., Schüpbach, B., Walter, T., Schmid, B., Lindemann-Matthies, P., 2015. Aesthetic quality of agricultural landscape elements in different seasonal stages in Switzerland. *Landsc. Urban Plan.* 133, 67–77. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.09.010

Kanter, D.R., Musumba, M., Wood, S.L.R., Palm, C., Antle, J., Balvanera, P., Dale, V.H., Havlik, P., Kline, K.L., Scholes, R.J., Thornton, P., Tittonell, P., Andelman, S., 2018. Evaluating agricultural trade-offs in the age of sustainable development. *Agric. Syst.* 163, 73–88.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2016.09.010

Kätterer, T., Andrén, O., 1999. Long-term agricultural field experiments in Northern Europe: Analysis of the influence of management on soil carbon stocks using the ICBM model. *Agric. Ecosyst. Environ.* 72, 165–179. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(98)00177-7

Keichinger, O., Viguier, L., Corre-hellou, G., Messean, A., Angevin, F., 2021. Un indicateur évaluant la diversité globale des rotations : de la diversité des cultures aux services écosystémiques. *Agron. Environ. sociétés* 1775–4240, 1–19.

Khaleel, R., Reddy, K.R., Overcash, M.R., 1981. Changes in Soil Physical Properties Due to Organic Waste Applications: A Review. *J. Environ. Qual.* 10, 133–141.
https://doi.org/10.2134/jeq1981.00472425001000020002x

Kirchmann, H., Kätterer, T., Bergström, L., Börjesson, G., Bolinder, M.A., 2016. Flaws and criteria for design and evaluation of comparative organic and conventional cropping systems. *F. Crop. Res.* 186, 99–106. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2015.11.006

Kjær, C., Bruus, M., Bossi, R., Løfstrøm, P., Andersen, H.V., Nuyttens, D., Larsen, S.E., 2014. Pesticide drift deposition in hedgerows from multiple spray swaths. *J. Pestic. Sci.* 39, 14–21.
https://doi.org/10.1584/jpestics.D12-045

Kleijn, D., Bommarco, R., Fijen, T.P.M., Garibaldi, L.A., Potts, S.G., van der Putten, W.H., 2019. Ecological Intensification: Bridging the Gap between Science and Practice. *Trends Ecol. Evol.* 34, 154–166. https://doi.org/10.1016/j.tree.2018.11.002
Konys, A., 2018. An ontology-based knowledge modelling for a sustainability assessment domain. Sustain. 10. https://doi.org/10.3390/su10020300

Koutsos, T.M., Menexes, G.C., Dordas, C.A., 2019. An efficient framework for conducting systematic literature reviews in agricultural sciences. Sci. Total Environ. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.04.354

Krupinsky, J.M., Bailey, K.L., McMullen, M.P., Gossen, B.D., Turkington, T.K., 2002. Managing Plant Disease Risk in Diversified Cropping Systems. Agron. J. 94, 198. https://doi.org/10.2134/agronj2002.0198

Kuneman, G., Fellus, E., 2014. Towards Consistent Measurement of Sustainability at Farm level.

Küstermann, B., Christen, O., Hülsbergen, K.J., 2010. Modelling nitrogen cycles of farming systems as basis of site- and farm-specific nitrogen management. Agric. Ecosyst. Environ. 135, 70–80. https://doi.org/10.1016/j.agee.2009.08.014

Lado, M., Paz, A., Ben-Hur, M., 2004. Organic Matter and Aggregate Size Interactions in Infiltration, Seal Formation, and Soil Loss. Soil Sci. Soc. Am. J. 68, 935–942. https://doi.org/10.2136/sssaj2004.9350

Lairez, J., Feschet, P., Aubin, J., Bockstaller, C., Bouvarel, I., 2016. Agriculture et développement durable: Guide pour l'évaluation multicritère.

Lampridi, M.G., Sørensen, C.G., Bochtis, D., 2019. Agricultural sustainability: A review of concepts and methods. Sustain. https://doi.org/10.3390/su11185120

Lan, K., Yao, Y., 2019. Integrating Life Cycle Assessment and Agent-Based Modeling: A Dynamic Modeling Framework for Sustainable Agricultural Systems. J. Clean. Prod. 238, 117853. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.117853

Lassalas, M., 2020. Coordination horizontale et coordination verticale peuvent-elles favoriser la production de services environnementaux à l'échelle des exploitations agricoles ? Revue de littérature et résultats préliminaires appliqués à la certification HVE 2019-2020.

Launay, C., Constantin, J., Chlebowski, F., Houot, S., Graux, A.I., Klumpp, K., Martin, R., Mary, B., Pellerin, S., Therond, O., 2021. Estimating the carbon storage potential and greenhouse gas emissions of French arable cropland using high-resolution modeling. Glob. Chang. Biol. 27, 1645–1661. https://doi.org/10.1111/gcb.15512

Laurent, C., Hulin, S., Agabriel, C., Chassaing, C., Botreau, R., Monteils, V., 2017. Co-construction of an assessment method of the environmental sustainability for cattle farms involved in a Protected Designation of Origin (PDO) cheese value chain, Cantal PDO. Ecol. Indic. 76, 357–365. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.01.035

Le Bissonnais, Y., Thorette, J., Bardet, C., Daroussin, J., 2002. L'érosion hydrique des sols français 1-106.

Le Guyader, H., 2008. la biodiversité : un concept flou ou une réalité scientifique ? Courr. l'environnement l'INRA 7-26.

Le Roux, X. Le, Barbault, R., Baudry, J., Burel, F., Garnier, E., Herzog, F., Lavorel, S., Lifran, R., 2008. Agriculture et biodiversité : des synergies à valoriser.
Lebacq, T., Baret, P. V., Stilmant, D., 2013. Sustainability indicators for livestock farming. A review. *Agron. Sustain. Dev.* 33, 311–327. https://doi.org/10.1007/s13593-012-0121-x

Leenhardt, S., Mamy, L., Pesce, S., Sanchez, W., Achard, A.-L., Amichot, M., Artigas, J., Aviron, S., Barthélémy, C., Beaudouin, R., Bedos, C., Bérard, A., Berny, P., Cédric Bertrand, Bertrand, C., Betoulle, S., Bureau-Point, E., Charles, S., Chaumot, A., Chauvel, B., Coeurdassier, M., Corio-Costet, M.-F., Coutellec, M.-A., Crouzet, O., Doussan, I., Faburé, J., Fritsch, C., Gallai, N., Gonzalez, P., Gouy, V., Hedde, M., Langlais, A., Bellec, F., Leboulanger, C., Le Gall, M., Le Perchec, S., Margoum, C., Martin-Laurent, F., Mongruel, R., Morin, S., Mougin, C., Munaron, D., Nélieu, S., Pelosi, C., Rault, M., Sabater, S., Stachowski-Haberkorn, S., Sucré, E., Thomas, M., Tournebize, J., 2022. Impacts des produits phytopharmaceutiques sur la biodiversité et les services écosystémiques, Synthèse du rapport d'ESCo.

Lemunyon, J.L., Gilbert, R.G., 1993. The Concept and Need for a Phosphorus Assessment Tool. J. Prod. Agric. 6, 483–486. https://doi.org/10.2134/jpa1993.0483

Levitan, L., 2000. "'How to'" and " 'why'": assessing the enviro-social impacts of pesticides. Crop Prot. 19, 629–636.

Lewis, K.A., Bardon, K.S., 1998. A computer-based informal environmental management system for agriculture Tel: 44 (0) 1707 284582 Fax: 44 (0) 1707 285258 Email: K.A.Lewis@herts.ac.uk
2 A computer-based informal environmental management system for agriculture.

Lichiheb, N., Personne, E., Bedos, C., Van den Berg, F., Barriuso, E., 2016. Implementation of the effects of physicochemical properties on the foliar penetration of pesticides and its potential for estimating pesticide volatilization from plants. Sci. Total Environ. 550, 1022–1031. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.01.058

Lindahl, A.M.L., Bockstaller, C., 2012. An indicator of pesticide leaching risk to groundwater. Ecol. Indic. 23, 95–108. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.03.014

Liu, C., Lu, M., Cui, J., Li, B., Fang, C., 2014. Effects of straw carbon input on carbon dynamics in agricultural soils: A meta-analysis. Glob. Chang. Biol. 20, 1366–1381.
https://doi.org/10.1111/gcb.12517

Loconto, A., Desquilbet, M., Moreau, T., Couvet, D., Dorin, B., 2020. The land sparing – land sharing controversy: Tracing the politics of knowledge. Land use policy 96, 103610.
https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.014

López-Ridaura, S., Van Keulen, H., Van Ittersum, M.K., Leffelaar, P.A., 2005. Multiscale methodological framework to derive criteria and indicators for sustainability evaluation of peasant natural resource management systems. Environ. Dev. Sustain. 7, 51–69.
https://doi.org/10.1007/s10668-003-6976-x

Lu, X.M., Lu, P.Z., Liu, X.P., 2020. Fate and abundance of antibiotic resistance genes on microplastics in facility vegetable soil. Sci. Total Environ. 709, 136276.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.136276

Lynch, J., Donnellan, T., Finn, J.A., Dillon, E., Ryan, M., 2019. Potential development of Irish agricultural sustainability indicators for current and future policy evaluation needs. J. Environ. Manage. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.09.070

Magrini, A., Giambona, F., 2022. A Composite Indicator to Assess Sustainability of Agriculture in
European Union Countries, Social Indicators Research. Springer Netherlands.
https://doi.org/10.1007/s11205-022-02925-6

Manneville, V., Chanséaume, A., Amiaud, B., 2014. BIOTEX : une démarche d'évaluation multicritère de la biodiversité ordinaire dans les systèmes d'exploitation d'élevage et de polyculture-élevage.

Manneville, V., Michel, N., Amiaud, B., 2016. INDIBIO : Élaborer des indicateurs relatifs aux effets des pratiques agricoles sur la biodiversité dans les systèmes d'exploitation d'élevage.
Innov. Agron. 49, 83-97.

Marchand, F., Debruyne, L., Triste, L., Gerrard, C., Padel, S., Lauwers, L., 2014. Key characteristics for tool choice in indicator-based sustainability assessment at farm level. Ecol. Soc. 19.
https://doi.org/10.5751/ES-06876-190346

Martin, A.E., Collins, S.J., Crowe, S., Girard, J., Naujokaitis-Lewis, I., Smith, A.C., Lindsay, K., Mitchell, S., Fahrig, L., 2020. Effects of farmland heterogeneity on biodiversity are similar to—or even larger than—the effects of farming practices. Agric. Ecosyst. Environ. 288,
106698. https://doi.org/10.1016/j.agee.2019.106698

Martin, E.A., Dainese, M., Clough, Y., Báldi, A., Bommarco, R., Gagic, V., Garratt, M.P.D., Holzschuh, A., Kleijn, D., Kovács-Hostyánszki, A., Marini, L., Potts, S.G., Smith, H.G., Al Hassan, D., Albrecht, M., Andersson, G.K.S., Asís, J.D., Aviron, S., Balzan, M. V., Baños-Picón, L., Bartomeus, I., Batáry, P., Burel, F., Caballero-López, B., Concepción, E.D., Coudrain, V., Dänhardt, J., Diaz, M., Diekötter, T., Dormann, C.F., Duflot, R., Entling, M.H., Farwig, N., Fischer, C., Frank, T., Garibaldi, L.A., Hermann, J., Herzog, F., Inclán, D., Jacot, K., Jauker, F., Jeanneret, P., Kaiser, M., Krauss, J., Le Féon, V., Marshall, J., Moonen, A.C., Moreno, G., Riedinger, V., Rundlöf, M., Rusch, A., Scheper, J., Schneider, G., Schüepp, C., Stutz, S., Sutter, L., Tamburini, G., Thies, C., Tormos, J., Tscharntke, T., Tschumi, M., Uzman, D., Wagner, C., Zubair-Anjum, M., Steffan-Dewenter, I., 2019. The interplay of landscape composition and configuration: new pathways to manage functional biodiversity and agroecosystem services across Europe. Ecol. Lett. 22, 1083-1094. https://doi.org/10.1111/ele.13265

Martin, G., Durand, J.L., Duru, M., Gastal, F., Julier, B., Litrico, I., Louarn, G., Médiène, S., Moreau, D., Valentin-Morison, M., Novak, S., Parnareau, V., Paschalidou, F., Vertès, F., Voisin, A.S., Cellier, P., Jeuffroy, M.H., 2020. Role of ley pastures in tomorrow's cropping systems. A review. Agron. Sustain. Dev. 40. https://doi.org/10.1007/s13593-020-00620-9

Melo, C.J., Wolf, S.A., 2005. Empirical assessment of eco-certification: The case of Ecuadorian Bananas. Organ. Environ. 18, 287-317. https://doi.org/10.1177/1086026605279461

Mendes, L.R.D., 2020. Edge-of-Field technologies for phosphorus retention from agricultural drainage discharge. Appl. Sci. 10. https://doi.org/10.3390/app10020634

Merfield, C., Moller, H., Manhire, J., Rosin, C., Norton, S., Carey, P., Hunt, L., Reid, J., Fairweather, J., Benge, J., Quellec, I. Le, Campbell, H., Lucock, D., Saunders, C., MacLeod, C., Barber, A., McCarthy, A., 2015. Are Organic Standards Sufficient to Ensure Sustainable Agriculture? Lessons From New Zealand's ARGOS and Sustainability Dashboard Projects. Sustain. Agric. Res. 4, 158. https://doi.org/10.5539/sar.v4n3p158

Meynard, J.M., Messéan, A., Charlier, A., Charrier, F., Fares, M., Le Bail, M., Magrini, M.B., Savini, I., 2013. Freins et leviers à la diversification des cultures: étude au niveau des exploitations
agricoles et des filières. OCL - Oilseeds fats, Crop. lipids 20.
https://doi.org/10.1051/ocl/2013007

Millennium Ecosystem Assessment, 2005. Ecosystems and Human Well-Being: Synthesis. Island Press, Washington D.C. (USA).

Mitchell, G., May, A., Mc Donald, A., 1995. PICABUE: a methodological framework for the development of indicators of sustainable development. Int. J. Sustain. Dev. World Ecol. 2, 104–123.

Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D.G., 2010. Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement. Int. J. Surg. 8, 336–341.
https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2010.02.007

Monard, C., Martin-Laurent, F., Lima, O., Devers-Lamrani, M., Binet, F., 2013a. Estimating the biodegradation of pesticide in soils by monitoring pesticide-degrading gene expression. Biodegradation 24, 203–213. https://doi.org/10.1007/s10532-012-9574-5

Mondal, S., Chakraborty, D., Das, T.K., Shrivastava, M., Mishra, A.K., Bandyopadhyay, K.K., Aggarwal, P., Chaudhari, S.K., 2019. Conservation agriculture had a strong impact on the sub-surface soil strength and root growth in wheat after a 7-year transition period. Soil Tillage Res. 195, 104385. https://doi.org/10.1016/j.still.2019.104385

Moraine, M., Duru, M., Therond, O., 2017. A social-ecological framework for analyzing and designing integrated crop-livestock systems from farm to territory levels. Renew. Agric. Food Syst. 32, 43–56. https://doi.org/10.1017/S1742170515000526

Moreau, 2016. Guide methologique CAP2ER.

Mortensen, D.A., Smith, R.G., 2020. Confronting Barriers to Cropping System Diversification. Front. Sustain. Food Syst. 4, 1–10. https://doi.org/10.3389/fsufs.2020.564197

Muller, L., Lacroix, A., Ruffieux, B., 2019. Environmental Labelling and Consumption Changes: A Food Choice Experiment. Environ. Resour. Econ. 73, 871–897.
https://doi.org/10.1007/s10640-019-00328-9

Nardo, M., Saisana, M., Tarantola, A., Stefano, S., 2005. Tools for Composite Indicators Building 1–134.

Nasca, J.A., Toranzos, M., Banegas, N.R., 2006. Evaluación de la sostenibilidad de dos modelos ganaderos de la llanura deprimida salina de Tucumán, Argentina.

Ness, B., Urbel-Piirsalu, E., Anderberg, S., Olsson, L., 2007. Categorising tools for sustainability assessment. Ecol. Econ. 60, 498–508. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2006.07.023

Nickerson, D., 1976. History of the Munsell Color System, Company, and Foundation, Color Research & Application. https://doi.org/10.1111/j.1520-6378.1976.tb00028.x

Niemeijer, D., de Groot, R.S., 2008. A conceptual framework for selecting environmental indicator sets. Ecol. Indic. 8, 14–25. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2006.11.012

Noss, R.F., 1990. Indicators for Monitoring Biodiversity: A Hierarchical Approach. Conserv. Biol. 4, 355–364. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.1990.tb00309.x

Obiang Ndong, G., Villerd, J., Cousin, I., Therond, O., 2021. Using a multivariate regression tree
to analyze trade-offs between ecosystem services: Application to the main cropping area in France. Sci. Total Environ. 764, 142815. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142815

Ozerova, M.G., Sharopatova, A. V., Olentsova, J.A., 2019. Improving the competitiveness of agricultural products as a basis for solving import replacement issues. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 315. https://doi.org/10.1088/1755-1315/315/2/022026

Page, K.L., Dang, Y.P., Dalal, R.C., Reeves, S., Thomas, G., Wang, W., Thompson, J.P., 2019. Changes in soil water storage with no-tillage and crop residue retention on a Vertisol: Impact on productivity and profitability over a 50 year period. Soil Tillage Res. 194, 104319. https://doi.org/10.1016/j.still.2019.104319

Pailloux, E., 2022. Inrae et scara, une thèse pour mieux saisir les impacts environnementaux des pratiques. Référence agro.

Palomo-Campesino, S., González, J.A., García-Llorente, M., 2018. Exploring the connections between agroecological practices and ecosystem services: A systematic literature review. Sustain. 10. https://doi.org/10.3390/su10124339

Paracchini, M.L., Bulgheroni, C., Borreani, G., Tobacco, E., Banterle, A., Bertoni, D., Rossi, G., Parolo, G., Origgi, R., De Paola, C., 2015. A diagnostic system to assess sustainability at a farm level: The SOSTARE model. Agric. Syst. 133, 35–53. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2014.10.004

Parris, K., 2011. Impact of agriculture on water pollution in OECD countries: Recent trends and future prospects. Int. J. Water Resour. Dev. 27, 33–52. https://doi.org/10.1080/07900627.2010.531898

Payraveau, S., Van Der Werf, H.M.G., 2005. Environmental impact assessment for a farming region: A review of methods. Agric. Ecosyst. Environ. 107, 1–19. https://doi.org/10.1016/j.agee.2004.12.012

Pelzer, E., Fortino, G., Bockstaller, C., Angevin, F., Lamine, C., Moonen, C., Vasileiadis, V., Guérin, D., Guichard, L., Reau, R., Messéan, A., 2012. Assessing innovative cropping systems with DEXiPM, a qualitative multi-criteria assessment tool derived from DEXi. Ecol. Indic. 18, 171–182. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.11.019

Persson, L., Carney Almroth, B.M., Collins, C.D., Cornell, S., de Wit, C.A., Diamond, M.L., Fantke, P., Hassellöv, M., MacLeod, M., Ryberg, M.W., Søgaard Jørgensen, P., Villarrubia-Gómez, P., Wang, Z., Hauschild, M.Z., 2022. Outside the Safe Operating Space of the Planetary Boundary for Novel Entities. Environ. Sci. Technol. 56, 1510–1521. https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04158

Pervanchon, F., Bockstaller, C., Girardin, P., 2002. Assessment of energy use in arable farming systems by means of an agro-ecological indicator: The energy indicator. Agric. Syst. 72, 149–172. https://doi.org/10.1016/S0308-521X(01)00073-7

Phillis, Y.A., Andriantiatsaholiniaina, L.A., 2001. Sustainability: An ill-defined concept and its assessment using fuzzy logic. Ecol. Econ. 37, 435–456. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(00)00290-1

Pierlot, F., Marks-Perreau, J., Réal, B., Carluer, N., Constant, T., Lioeddine, A., van Dijk, P., Villerd, J., Keichinger, O., Cherrier, R., Bockstaller, C., 2017. Predictive quality of 26 pesticide risk
indicators and one flow model: A multisite assessment for water contamination. Sci. Total Environ. 605–606, 655–665. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.06.112

Pimentel, D., Kounang, N., 1998. Ecology of soil erosion in ecosystems. Ecosystems 1, 416–426.
https://doi.org/10.1007/s100219900035

Pintér, L., Hardi, P., Martinuzzi, A., Hall, J., 2012. Bellagio STAMP: Principles for sustainability assessment and measurement. Ecol. Indic. 17, 20–28.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.07.001

Pollesch, N., Dale, V.H., 2015. Applications of aggregation theory to sustainability assessment. Ecol. Econ. 114, 117–127. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2015.03.011

Pollesch, N.L., Dale, V.H., 2016. Normalization in sustainability assessment: Methods and implications. Ecol. Econ. 130, 195–208. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2016.06.018

Ponisio, L.C., M'Gonigle, L.K., Mace, K.C., Palomino, J., de Valpine, P., Kremen, C., 2015. Diversification practices reduce organic to conventional yield gap. Proc. R. Soc. B-Biological Sci. 282. https://doi.org/10.1098/rspb.2014.1396

Pope, J., Annandale, D., Morrison-Saunders, A., 2004. Conceptualising sustainability assessment. Environ. Impact Assess. Rev. 24, 595–616. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2004.03.001

Prevost, L., Chretien, E., Pierlot, F., Soulé, E., Bedos, C., Prevost, L., Chretien, E., Pierlot, F., Soulé, E., Bockstaller, C., 2022. Comprendre le devenir des phytos dans l'atmosphère. Phytoma.

Purtauf, T., Thies, C., Ekschmitt, K., Wolters, V., Dauber, J., 2005. Scaling properties of multivariate landscape structure. Ecol. Indic. 5, 295–304.

Rasmussen, L.V., Bierbaum, R., Oldekop, J.A., Agrawal, A., 2017. Bridging the practitioner-researcher divide: Indicators to track environmental, economic, and sociocultural sustainability of agricultural commodity production. Glob. Environ. Chang. 42, 33–46.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.12.001

Ratnadass, A., Fernandes, P., Avelino, J., Habib, R., 2012. Plant species diversity for sustainable management of crop pests and diseases in agroecosystems: A review, Agronomy for Sustainable Development. https://doi.org/10.1007/s13593-011-0022-4

Repar, N., Jan, P., Dux, D., Nemecek, T., Doluschitz, R., 2017. Implementing farm-level environmental sustainability in environmental performance indicators: A combined global-local approach. J. Clean. Prod. 140, 692–704. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.07.022

Riedo, J., Wettstein, F.E., Rösch, A., Herzog, C., Banerjee, S., Büchi, L., Charles, R., Wächter, D., Martin-Laurent, F., Bucheli, T.D., Walder, F., Van Der Heijden, M.G.A., 2021. Widespread Occurrence of Pesticides in Organically Managed Agricultural Soils - The Ghost of a Conventional Agricultural Past? Environ. Sci. Technol. 55, 2919–2928.
https://doi.org/10.1021/acs.est.0c06405

Riley, J., 2001. The indicator explosion: Local needs and international challenges. Agric. Ecosyst. Environ. 87, 119–120. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(01)00271-7

Ripoll-Bosch, R., Díez-Unquera, B., Ruiz, R., Villalba, D., Molina, E., Joy, M., Olaizola, A., Bernués, A., 2012. An integrated sustainability assessment of mediterranean sheep farms with different degrees of intensification. Agric. Syst. 105, 46–56.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2011.10.003

Roberts, W.M., Stutter, M.I., Haygarth, P.M., 2012. Phosphorus Retention and Remobilization in Vegetated Buffer Strips: A Review. J. Environ. Qual. 41, 389–399.
https://doi.org/10.2134/jeq2010.0543

Robinson, R.A., Sutherland, W.J., 2002. Post-war changes in arable farming and biodiversity in Great Britain. J. Appl. Ecol. 39, 157–176. https://doi.org/10.1046/j.1365-2664.2002.00695.x

Rockstrom, J., Steffen, W., Noone, K., Persson, Å., Chapin, F.S., Lambin, E.F., Lenton, T.M., Scheffer, M., Folke, C., Schellnhuber, H.J., Nykvist, B., de Wit, C.A., Hughes, T., van der Leeuw, S., Rodhe, H., Sorlin, S., Snyder, P.K., Costanza, R., Svedin, U., Falkenmark, M., Karlberg, L., Corell, R.W., Fabry, V.J., Hansen, J., Walker, B., Liverman, D., Richardson, K., Crutzen, P., Foley, J.A., 2009. A safe operating space for humanity. Nature 461, 472–475.
https://doi.org/10.1038/461472a

Rockström, J., Steffen, W., Noone, K., Persson, Å., Chapin, F.S., Lambin, E.F., Lenton, T.M., Scheffer, M., Folke, C., Schellnhuber, H.J., Nykvist, B., De Wit, C.A., Hughes, T., Van Der Leeuw, S., Rodhe, H., Sörlin, S., Snyder, P.K., Costanza, R., Svedin, U., Falkenmark, M., Karlberg, L., Corell, R.W., Fabry, V.J., Hansen, J., Walker, B., Liverman, D., Richardson, K., Crutzen, P., Foley, J.A., 2009. Planetary Boundaries: Exploring the Safe Operating Space for Humanity. Nature 461, 472–475. https://doi.org/10.1038/461472a

Röös, E., Ekelund, L., Tjärnemo, H., 2014. Communicating the environmental impact of meat production: Challenges in the development of a Swedish meat guide. J. Clean. Prod. 73, 154–164. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.10.037

Rosa-Schleich, J., Loos, J., Mußhoff, O., Tscharntke, T., 2019. Ecological-economic trade-offs of Diversified Farming Systems – A review. Ecol. Econ. 160, 251–263.
https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.03.002

Ryden, J.C., Ball, P.R., Garwood, E.A., 1984. Nitrogen cycle: Nitrate leaching from grassland. Nature 311, 10. https://doi.org/10.1038/311010a0

Sabourin, G., 2017. Etablissement d'une liste minimale d'indicateurs pour l'évaluation de la durabilité des systèmes de grandes cultures. Diplôme Universitaire : Conseiller / Analyste en Stratégie des Systèmes Polyculture Elevage (Niveau I) ENSAIA-Université de Lorraine.

Sachs, J.D., 2012. From millennium development goals to sustainable development goals. Lancet 379, 2206–2211. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60685-0

Sadok, W., Angevin, F., Bergez, J.É., Bockstaller, C., Colomb, B., Guichard, L., Reau, R., Doré, T., 2008. Ex ante assessment of the sustainability of alternative cropping systems: Implications for using multi-criteria decision-aid methods - A review. Sustain. Agric. 753–767.
https://doi.org/10.1007/978-90-481-2666-8_46

Sadok, W., Angevin, F., Bergez, J.E., Bockstaller, C., Colomb, B., Guichard, L., Reau, R., Messéan, A., Doré, T., 2009. MASC, a qualitative multi-attribute decision model for ex ante assessment of the sustainability of cropping systems. Agron. Sustain. Dev. 29, 447–461.
https://doi.org/10.1051/agro/2009006

Sala, S., Ciuffo, B., Nijkamp, P., 2015. A systemic framework for sustainability assessment. Ecol. Econ. 119, 314–325. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2015.09.015
Sandifer, P.A., Sutton-Grier, A.E., Ward, B.P., 2015. Exploring connections among nature, biodiversity, ecosystem services, and human health and well-being: Opportunities to enhance health and biodiversity conservation. Ecosyst. Serv. 12, 1–15.
https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2014.12.007

Sands, G.R., Podmore, T.H., 2000. A generalized environmental sustainability index for agricultural systems, Ecosystems and Environment.

Santiago-Brown, I., Metcalfe, A., Jerram, C., Collins, C., 2015. Sustainability assessment in wine-grape growing in the New World: Economic, environmental, and social indicators for agricultural businesses. Sustain. 7, 8178–8204. https://doi.org/10.3390/su7078178

Santos, J.S. dos, Dodonov, P., Oshima, J.E.F., Martello, F., Santos de Jesus, A., Eduardo Ferreira, M., Silva-Neto, C.M., Ribeiro, M.C., Collevatti, R.G., 2021. Landscape ecology in the Anthropocene: an overview for integrating agroecosystems and biodiversity conservation. Perspect. Ecol. Conserv. 19, 21–32. https://doi.org/10.1016/j.pecon.2020.11.002

Sattler, C., Nagel, U.J., Werner, A., Zander, P., 2010. Integrated assessment of agricultural production practices to enhance sustainable development in agricultural landscapes. Ecol. Indic. 10, 49–61. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2009.02.014

SCARA, 2021. Rapport d'activité 2020-2021.

Schader, C., Baumgart, L., Landert, J., Muller, A., Ssebunya, B., Blockeel, J., Weisshaidinger, R., Petrasek, R., Mészáros, D., Padel, S., Gerrard, C., Smith, L., Lindenthal, T., Niggli, U., Stolze, M., 2016. Using the Sustainability Monitoring and Assessment Routine (SMART) for the systematic analysis of trade-offs and synergies between sustainability dimensions and themes at farm level. Sustain. 8. https://doi.org/10.3390/su8030274

Schader, C., Grenz, J., Meier, M.S., Stolze, M., 2014. Scope and precision of sustainability assessment approaches to food systems. Ecol. Soc. 19. https://doi.org/10.5751/es-06866-190342

Schlosser, L., 2021. Indicateurs éco-environnementaux des productions de blé en Champagne crayeuse - Impacts des certifications et des filières, réflexion sur la valorisation des services écosystémiques à l'échelle de l'exploitation.

Scholberg, J.M.S., Dogliotti, S., Leoni, C., Cherr, C.M., Zotarelli, L., Rossing, W.A.H., 2010. Cover Crops for Sustainable Agrosystems in the Americas., in: Lichtfouse, E. (Ed.), Genetic Engineering, Biofertilisation, Soil Quality and Organic Farming. Springer Netherlands, pp. 347–369. https://doi.org/10.1007/978-90-481-8741-6

Scholes, R.J., Reyers, B., Biggs, R., Spierenburg, M.J., Duriappah, A., 2013. Multi-scale and cross-scale assessments of social-ecological systems and their ecosystem services. Curr. Opin. Environ. Sustain. 5, 16–25. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2013.01.004

Schüpbach, B., Junge, X., Lindemann-Matthies, P., Walter, T., 2016. Seasonality, diversity and aesthetic valuation of landscape plots: An integrative approach to assess landscape quality on different scales. Land use policy 53, 27–35.
https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.01.032

Seibold, S., Gossner, M.M., Simons, N.K., Blüthgen, N., Müller, J., Ambarlı, D., Ammer, C., Bauhus, J., Fischer, M., Habel, J.C., Linsenmair, K.E., Nauss, T., Penone, C., Prati, D., Schall, P., Schulze,
E.D., Vogt, J., Wöllauer, S., Weisser, W.W., 2019. Arthropod decline in grasslands and forests is associated with landscape-level drivers. Nature 574, 671–674.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1684-3

Shukla, P.R., Skea, J., Calvo Buendia, E., Masson-Delmotte, V., Pörtner, H.-O., Roberts, D.C., Zhai, P., Slade, R., Connors, S., van Diemen, R., Ferrat, M., Haughey, E., Luz, S., Neogi, S., Pathak, M., Petzold, J., Portugal Pereira, J., Vyas, P., Huntley, E., Kissick, K., Belkacemi, M., Malley, J., 2019. IPCC, 2019: Climate Change and Land: an IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems.

Siciliano, G., 2009. Social multicriteria evaluation of farming practices in the presence of soil degradation. A case study in Southern Tuscany, Italy. Environ. Dev. Sustain. 11, 1107–1133.
https://doi.org/10.1007/s10668-008-9169-9

Sieber, P., Böhme, S., Ericsson, N., Hansson, P.A., 2022. Albedo on cropland: Field-scale effects of current agricultural practices in Northern Europe. Agric. For. Meteorol. 321.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.108978

Sieber, P., Ericsson, N., Hansson, P.A., 2019. Climate impact of surface albedo change in Life Cycle Assessment: Implications of site and time dependence. Environ. Impact Assess. Rev. 77, 191–200.
https://doi.org/10.1016/j.eiar.2019.04.003

Sikdar, S.K., 2003. Sustainable development and sustainability metrics. AlChE J.
https://doi.org/10.1002/aic.690490802

Singh, J.S., 2015. Microbes Play Major Roles in the Ecosystem Services. Clim. Chang. Environ. Sustain. 3, 163.
https://doi.org/10.5958/2320-642x.2015.00018.6

Singh, R.K., Murty, H.R., Gupta, S.K., Dikshit, A.K., 2012. An overview of sustainability assessment methodologies. Ecol. Indic. 15, 281–299.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.01.007

Singh, R.K., Murty, H.R., Gupta, S.K., Dikshit, A.K., 2009. An overview of sustainability assessment methodologies. Ecol. Indic. 9, 189–212.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2008.05.011

Sirami, C., Gross, N., Baillod, A.B., Bertrand, C., Carrié, R., Hass, A., Henckel, L., Miguet, P., Vuillot, C., Alignier, A., Girard, J., Batáry, P., Clough, Y., Violle, C., Giralt, D., Bota, G., Badenhausser, I., Lefebvre, G., Gauffre, B., Vialatte, A., Calatayud, F., Gil-Tena, A., Tischendorf, L., Mitchell, S., Lindsay, K., Georges, R., Hilaire, S., Recasens, J., Solé-Senan, X.O., Robleño, I., Bosch, J., Barrientos, J.A., Ricarte, A., Marcos-Garcia, M.Á., Miñano, J., Mathevet, R., Gibon, A., Baudry, J., Balent, G., Poulin, B., Burel, F., Tscharntke, T., Bretagnolle, V., Siriwardena, G., Ouin, A., Brotons, L., Martin, J.L., Fahrig, L., 2019. Increasing crop heterogeneity enhances multitrophic diversity across agricultural regions. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 116, 16442–16447.
https://doi.org/10.1073/pnas.1906419116

Smith, C.S., McDonald, G.T., Thwaites, R.N., 2000. TIM: Assessing the sustainability of agricultural land management. J. Environ. Manage. 60, 267–288.
https://doi.org/10.1006/jema.2000.0384

Smith, O.M., Cohen, A.L., Reganold, J.P., Jones, M.S., Orpet, R.J., Taylor, J.M., Thurman, J.H., Cornell, K.A., Olsson, R.L., Ge, Y., Kennedy, C.M., Crowder, D.W., 2020. Landscape context affects the sustainability of organic farming systems. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 117,
2870-2878. https://doi.org/10.1073/pnas.1906909117

Smyth, A.J., Dumanski, J., 1995. A framework for evaluating sustainable land management. Can. J. Soil Sci. 75, 401-406. https://doi.org/10.4141/cjss95-059

Soane, B.D., Ball, B.C., Arvidsson, J., Basch, G., Moreno, F., Roger-Estrade, J., 2012. No-till in northern, western and south-western Europe: A review of problems and opportunities for crop production and the environment. Soil Tillage Res. 118, 66-87. https://doi.org/10.1016/j.still.2011.10.015

Sohlenius, B., 1990. Influence of cropping system and nitrogen input on soil fauna and microorganisms in a Swedish arable soil. Biol. Fertil. Soils 9, 168-173. https://doi.org/10.1007/BF00335802

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., 2021a. Environmental sustainability assessment in agricultural systems: A conceptual and methodological review. J. Clean. Prod. 325. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291

Soulé, E., Michonneau, P., Michel, N., Bockstaller, C., Lorraine, U. De, Colmar, L.A.E.F., 2021b. Assessing sustainability of farming systems with a new method integrating ecosystem services indicators.

Stanley, E.H., Powers, S.M., Lottig, N.R., Buffam, I., Crawford, J.T., 2012. Contemporary changes in dissolved organic carbon (DOC) in human-dominated rivers: Is there a role for DOC management? Freshw. Biol. 57, 26-42. https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2011.02613.x

Stanton, R.L., Morrissey, C.A., Clark, R.G., 2018a. Analysis of trends and agricultural drivers of farmland bird declines in North America: A review. Agric. Ecosyst. Environ. 254, 244-254. https://doi.org/10.1016/j.agee.2017.11.028

Steffen, W., Richardson, K., Rockstrom, J., Cornell, S.E., Fetzer, I., Bennett, E.M., Biggs, R., Carpenter, S.R., de Vries, W., de Wit, C.A., Folke, C., Gerten, D., Heinke, J., Mace, G.M., Persson, L.M., Ramanathan, V., Reyers, B., Sorlin, S., 2015. Planetary boundaries: Guiding human development on a changing planet. Science (80-). 347, 736--+. https://doi.org/10.1126/science.1259855

Steinke, J., Mgimiloko, M.G., Graef, F., Hammond, J., van Wijk, M.T., van Etten, J., 2019. Prioritizing options for multi-objective agricultural development through the Positive Deviance approach. PLoS One 14, 1-20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212926

Stenberg, J.A., 2017. A Conceptual Framework for Integrated Pest Management. Trends Plant Sci. 22, 759-769. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2017.06.010

Strassemeyer, J., Daehmlow, D., Dominic, A.R., Lorenz, S., Golla, B., 2017. SYNOPS-WEB, an online tool for environmental risk assessment to evaluate pesticide strategies on field level. Crop Prot. 97, 28-44. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2016.11.036

Strassemeyer, J., Gutsche, V., Brown, C.D., Liess, M., Schriever, C., 2003. Harmonised environmental Indicators for pesticide Risk Aquatic indicators, HAIR Report. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.13571.96806

Taureau, J.C., Gitton, C., Laurent, F., Machet, J.M., Plas, D., 1996. Calcul de la fertilisation azotée des cultures annuelles. COMIFER, Paris.
Tey, Y.S., Brindal, M., 2015. Factors Influencing Farm Profitability 235–255.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-09132-7_5

Therond, O., Duru, M., Roger-Estrade, J., Richard, G., 2017a. A new analytical framework of farming system and agriculture model diversities. A review. Agron. Sustain. Dev. 37. https://doi.org/10.1007/s13593-017-0429-7

Therond, O., Tichit, M., Tibi, A., Accatino, F., Biju-Duval, L., Bockstaller, C., Bohan, D., Bonaudo, T., Boval, M., Cahuzac, E., Casellas, E., Chauvel, B., Choler, P., Constantin, J., Cousin, I., Daroussin, J., David, M., Delacote, P., Derocles, S., De Sousa, L., Domingues Santos, J.P., Dross, C., Duru, M., Eugène, M., Fontaine, C., Garcia, B., Geijzendorffer, I., Girardin, A., Graux, A.-I., Jouven, M., Langlois, B., Le Bas, C., Le Bissonnais, Y., Lelièvre, V., Lifran, R., Maigné, E., Martin, G., Martin, R., Martin-Laurent, F., Martinet, V., McLaughlin, O., Meillet, A., Mignolet, C., Mouchet, M., Nozières-Petit, M.-O., Ostermann, O.P., Paracchini, M.L., Pellerin, S., Peyraud, J.-L., Petit-Michaut, S., Picaud, C., Plantureux, S., Poméon, T., Porcher, E., Puech, T., Puillet, L., Rambonilaza, T., Raynal, H., Resmond, R., Ripoche, D., Ruget, F., Rulleau, B., Rush, A., Salles, J.-M., Sauvant, D., Schott, C., Tardieu, L., 2017b. Volet "écosystèmes agricoles" de l'Evaluation Française des Ecosystèmes et des Services Ecosystémiques 966.

Thorlakson, T., Hainmueller, J., Lambin, E.F., 2018. Improving environmental practices in agricultural supply chains: The role of company-led standards. Glob. Environ. Chang. 48, 32–42. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2017.10.006

Tibi, A., Therond, O., 2017. Evaluation des services écosystémiques rendus par les écosystèmes agricoles. Une contribution au programme EFESE. Synthèse du rapport d'étude.

Tiemann, L.K., Grandy, A.S., Atkinson, E.E., Marin-Spiotta, E., Mcdaniel, M.D., 2015. Crop rotational diversity enhances belowground communities and functions in an agroecosystem. Ecol. Lett. 18, 761–771. https://doi.org/10.1111/ele.12453

Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., Befort, B.L., 2011. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 108, 20260–20264. https://doi.org/10.1073/pnas.1116437108

Tilman, D., Cassman, K.G., Matson, P.A., Naylor, R., Polasky, S., 2002. Agricultural sustainability and intensive production practices. Nature 418, 671–677. https://doi.org/10.1038/nature01014

Timma, L., Dace, E., Kristensen, T., Knudsen, M.T., 2020. Dynamic sustainability assessment tool: Case study of green biorefineries in Danish agriculture. Sustain. 12, 1–23. https://doi.org/10.3390/SU12187389

Toqué, C., Weber, S., Jouy, L., Berrodier, M., Wissocq, A., Angevin, F., Emonet, E., Vanhove, P., Viguier, L., 2019. SYSTERRE®, an online tool to describe diversified cropping systems, to calculate their performances, and assess their sustainability.

Trevisan, M., Di Guardo, A., Balderacchi, M., 2009. An environmental indicator to drive sustainable pest management practices. Environ. Model. Softw. 24, 994–1002. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2008.12.008

Tribouillois, H., Constantin, J., Casal, L., Villerd, J., Therond, O., 2022. Introducing and expanding
cover crops at the watershed scale: Impact on water flows. Agric. Ecosyst. Environ. 337, 108050. https://doi.org/10.1016/J.AGEE.2022.108050

Trivino-Tarradas, P., Gomez-Ariza, M.R., Basch, G., Gonzalez-Sanchez, E.J., 2019. Sustainability assessment of annual and permanent crops: The INSPIA model. Sustain. 11, 1–21. https://doi.org/10.3390/su11030738

Tscharntke, T., Bommarco, R., Clough, Y., Crist, T.O., Kleijn, D., Rand, T.A., Tylianakis, J.M., Nouhuys, S. van, Vidal, S., 2007. Conservation biological control and enemy diversity on a landscape scale. Biol. Control 43, 294–309. https://doi.org/10.1016/j.biocontrol.2007.08.006

Tscharntke, T., Grass, I., Wanger, T.C., Westphal, C., Batáry, P., 2021. Beyond organic farming – harnessing biodiversity-friendly landscapes. Trends Ecol. Evol. 36, 919–930. https://doi.org/10.1016/j.tree.2021.06.010

Tsonkova, P., Quinkenstein, A., Böhm, C., Freese, D., Schaller, E., 2014. Ecosystem services assessment tool for agroforestry (ESAT-A): An approach to assess selected ecosystem services provided by alley cropping systems. Ecol. Indic. 45, 285–299. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.04.024

Tuck, S.L., Winqvist, C., Mota, F., Ahnström, J., Turnbull, L.A., Bengtsson, J., 2014. Land-use intensity and the effects of organic farming on biodiversity: a hierarchical meta-analysis. J. Appl. Ecol. 51, 746–755. https://doi.org/10.1111/1365-2664.12219

Tuomisto, H.L., Hodge, I.D., Riordan, P., Macdonald, D.W., 2012. Does organic farming reduce environmental impacts? - A meta-analysis of European research. J. Environ. Manage. 112, 309–320. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2012.08.018

Tzilivakis, J., Lewis, K.A., 2004. The development and use of farm-level indicators in England. Sustain. Dev. 12, 107–120. https://doi.org/10.1002/sd.233

Tzilivakis, J., Warner, D.J., Green, A., Lewis, K.A., Angileri, V., 2016. An indicator framework to help maximise potential benefits for ecosystem services and biodiversity from ecological focus areas. Ecol. Indic. 69, 859–872. https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2016.04.045

Ucar, T., Hall, F.R., 2001. Windbreaks as a pesticide drift mitigation strategy: A review. Pest Manag. Sci. 57, 663–675. https://doi.org/10.1002/ps.341

Uhlman, B., Laginess, T., Schoeneboom, J., Saling, P., Grosse-Sommer, A., Paczkowski, N., van Gelder, R., 2016. BASF’s AgBalance Methodology.

Ulén, B., Bechmann, M., Fölster, J., Jarvie, H.P., Tunney, H., 2007. Agriculture as a phosphorus source for eutrophication in the north-west European countries, Norway, Sweden, United Kingdom and Ireland: A review. Soil Use Manag. 23, 5–15. https://doi.org/10.1111/j.1475-2743.2007.00115.x

Ullah, A., Perret, S.R., 2014. Technical- and environmental-efficiency analysis of irrigated cotton-cropping systems in Punjab, Pakistan using data envelopment analysis. Environ. Manage. 54, 288–300. https://doi.org/10.1007/s00267-014-0300-4

Urruty, N., Tailliez-Lefebvre, D., Huyghe, C., 2016. Stability, robustness, vulnerability and resilience of agricultural systems. A review. Agron. Sustain. Dev. 36, 1–15. https://doi.org/10.1007/s13593-015-0347-5
Uusitalo, R., Lemola, R., Turtola, E., 2018. Surface and Subsurface Phosphorus Discharge from a Clay Soil in a Nine-Year Study Comparing No-Till and Plowing. J. Environ. Qual. 47, 1478-1486. https://doi.org/10.2134/jeq2018.06.0242

Vadas, P.A., Good, L.W., Moore, P.A., Widman, N., 2009. Estimating Phosphorus Loss in Runoff from Manure and Fertilizer for a Phosphorus Loss Quantification Tool. J. Environ. Qual. 38, 1645-1653. https://doi.org/10.2134/jeq2008.0337

van Capelle, C., Schrader, S., Brunotte, J., 2012. Tillage-induced changes in the functional diversity of soil biota - A review with a focus on German data. Eur. J. Soil Biol. 50, 165-181. https://doi.org/10.1016/j.ejsobi.2012.02.005

Van Cauwenbergh, N., Biala, K., Bielders, C., Brouckaert, V., Franchois, L., Garcia Cidad, V., Hermy, M., Mathijs, E., Muys, B., Reijnders, J., Sauvenier, X., Valckx, J., Vanclooster, M., Van der Veken, B., Wauters, E., Peeters, A., 2007. SAFE-A hierarchical framework for assessing the sustainability of agricultural systems. Agric. Ecosyst. Environ. 120, 229-242. https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.09.006

Van Der Wef, H., Zimmer, C., 1998. Un indicateur d'impact environnemental de pesticides basé sur un système expert à logique floue. Le Courr. L'Environnement L'Inra 36, 47-64.

Van Der Werf, H.M.G., 1996. Assessing the impact of pesticides on the environment. Agric. Ecosyst. Environ. 60, 81-96. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(96)01096-1

Van Der Werf, H.M.G., Petit, J., 2002. Evaluation of the environmental impact of agriculture at the farm level: A comparison and analysis of 12 indicator-based methods. Agric. Ecosyst. Environ. 93, 131-145. https://doi.org/10.1016/S0167-8809(01)00354-1

Van Ittersum, M.K., Rabbinge, R., 1997. Concepts in production ecology for analysis and quantification of agricultural input-output combinations. F. Crop. Res. 52, 197-208. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(97)00037-3

Vanham, D., Leip, A., Galli, A., Kastner, T., Bruckner, M., Uwizeye, A., van Dijk, K., Ercin, E., Dalin, C., Brandão, M., Bastianoni, S., Fang, K., Leach, A., Chapagain, A., Van der Velde, M., Sala, S., Pant, R., Mancini, L., Monforti-Ferrario, F., Carmona-Garcia, G., Marques, A., Weiss, F., Hoekstra, A.Y., 2019. Environmental footprint family to address local to planetary sustainability and deliver on the SDGs. Sci. Total Environ. 693. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.133642

Vertès, F., Jeuffroy, M.-H., Louarn, G., Voisin, A.-S., Justes, E., 2015. Légumineuses et prairies temporaires: 221-232.

Viguier, L., Cavan, N., Bockstaller, C., Cadoux, S., Corre-Hellou, G., Dubois, S., Duval, R., Keichinger, O., Toqué, C., Toupet de Cordoue, A.L., Angevin, F., 2021. Combining diversification practices to enhance the sustainability of conventional cropping systems. Eur. J. Agron. 127. https://doi.org/10.1016/j.eja.2021.126279

Vihervaara, P., Rönkä, M., Walls, M., 2010. Trends in ecosystem service research: Early steps and current drivers. Ambio 39, 314-324. https://doi.org/10.1007/s13280-010-0048-x

Voisin, A.-S., Cellier, P., Jeuffroy, M.-H., 2015. Fonctionnement de la symbiose fixatrice de N2 des légumineuses à graines: Impacts Agronomiques et Environnementaux. Innov. Agron. 43, 139-160.
Walker, J., 2002. Environmental Indicators and Sustainable Agriculture.

Wang, L., Li, L., Cheng, K., Pan, G., 2019. Comprehensive evaluation of environmental footprints of regional crop production: A case study of Chizhou City, China. Ecol. Econ. 164. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.106360

Wang, X., Liu, W., Wu, W., 2009. A holistic approach to the development of sustainable agriculture: Application of the ecosystem health model. Int. J. Sustain. Dev. World Ecol. 16, 339-345. https://doi.org/10.1080/13504500903106675

Wauchope, R.D., 1978. The Pesticide Content of Surface Water Draining from Agricultural Fields—A Review. J. Environ. Qual. 7, 459-472. https://doi.org/10.2134/jeq1978.00472425000700040001x

Weisberger, D., Nichols, V., Liebman, M., 2019. Does diversifying crop rotations suppress weeds? A meta-analysis. PLoS One 14, 1-12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0219847

Wezel, A., Bellon, S., Doré, T., Francis, C., Vallod, D., David, C., 2009. Agroecology as a science, a movement and a practice. Sustain. Agric. 2, 27-43. https://doi.org/10.1007/978-94-007-0394-0_3

Withers, P.J.A., Haygarth, P.M., 2007. Agriculture, phosphorus and eutrophication: A European perspective. Soil Use Manag. 23, 1-4. https://doi.org/10.1111/j.1475-2743.2007.00116.x

Wohlfahrt, J., Colin, F., Assaghir, Z., Bockstaller, C., 2010. Assessing the impact of the spatial arrangement of agricultural practices on pesticide runoff in small catchments: Combining hydrological modeling and supervised learning. Ecol. Indic. 10, 826-839. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2010.01.004

Wohlin, C., 2014. Guidelines for snowballing in systematic literature studies and a replication in software engineering. ACM Int. Conf. Proceeding Ser. https://doi.org/10.1145/2601248.2601268

Wustenberghs, H., Coteur, I., Debruyne, L., Marchand, F., 2015. Survey of Sustainability Assessment Methods.

Yegbemey, R., Yabi, J., Dossa, C., Bauer, S., Nérice Yegbemey, R., Afouda Yabi, J., Sylvestre Gerbert Dossa, C., 2014. Novel participatory indicators of sustainability reveal weaknesses of maize cropping in Benin 34. https://doi.org/10.1007/s13593-014-0214-9i

Yuan, M., Fernández, F.G., Pittelkow, C.M., Greer, K.D., Schaefer, D., 2020. Soil and crop response to phosphorus and potassium management under conservation tillage. Agron. J. 112, 2302-2316. https://doi.org/10.1002/agj2.20114

Zahm, F., 2008. IDEA: indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Plate forme d'évaluation Agri-Environnementale 3, 1-12.

Zahm, F., Alonso Ugaglia, A., Barbier, J.-M., Boureau, H., Del'homme, B., Gafsi, M., Gasselin, P., Girard, S., Guichard, L., Loyce, C., Manneville, V., Menet, A., Redlingshöfer, B., 2019. Évaluer la durabilité des exploitations agricoles. La méthode IDEA v4, un cadre conceptuel combinant dimensions et propriétés de la durabilité. Cah. Agric. 28, 5. https://doi.org/10.1051/cagri/2019004

Zahm, F., Alonso Ugaglia, A., Barbier, J.-M., Boureau, H., Del'homme, B., Gafsi, M., Gasselin, P.,
Girard, S., Guichard, L., Loyce, C., Manneville, V., Menet, A., Redlingshöfer, B., 2018. Evaluating sustainability of farms: introducing a new conceptual framework based on three dimensions and five key properties relating to the sustainability of agriculture. The IDEA method version 4. 13th Eur. IFSA Symp. 1–5.

Zahm, F., Alonso Ugaglia, A., Boureau, H., Barbier, J., Gasselin, P., Gafsi, M., Guichard, L., Loyce, C., Manneville, V., Ugaglia, A.A., 2015. Agriculture et exploitation agricole durables : état de l'art et proposition de définitions revisitées à l'aune des valeurs, des propriétés et des frontières de la durabilité en agriculture. Innov. Agron. 46, 105–125.

Zhili, L., Jin, G., Qi, Y., 2012. Estimate of leaf area index in an old-growth mixed broadleaved-korean pine forest in northeastern China. PLoS One 7.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0032155
# Annexes

Annexe A : Matériel supplémentaire du Matériel et méthodes
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Annexe A.1 : Déclinaison des actions de la SCARA pour répondre aux objectifs de développement durable du Global Compact (Rapport de développement durable SCARA 2021).</figcaption></figure>
<table><caption>Annexe A.2 : Évolution de la démarche de développement durable de la SCARA – Partie 1 (Rapport de développement durable - SCARA 2021).</caption><thead><tr><th>ÉVOLUTION ENVIRONNEMENT<br>(EXTERNE)</th><th>ÉVOLUTION DÉMARCHES SCARA<br>(INTERNE)</th></tr></thead><tbody><tr><td>La déclaration de Rio</td><td>1992 Démarche stratégique</td></tr><tr><td>Global Reporting Initiative</td><td>1997</td></tr><tr><td>Global Compact</td><td>1999</td></tr><tr><td>Agri Confiance® NF V01-005<br>Naissance filière CRC (Culture<br>Raisonnée Contrôlée)</td><td>2000</td></tr><tr><td>Déclaration Laeken sur l'avenir<br>de l'Union européenne</td><td>2001 Agri Confiance® NF V01-005<br>ISO 9001 version 2000<br>Référencement chartes IRTAC ARVALIS</td></tr><tr><td>SD 21000</td><td>2003 HACCP Charte Sécurité<br>Alimentaire</td></tr><tr><td>Création Charte de la diversité<br>Agri Confiance® Volet Vert NF V01-007</td><td>2004</td></tr><tr><td>GRENELLE 1<br>(2009)</td><td>2005 Charte Scara<br>Mise en place démarche Agri Confiance®<br>NF V01-007<br>Adhésion GLOBAL COMPACT<br>Démarche stratégique</td></tr><tr><td>GRENELLE 2<br>ISO 26000</td><td>2008<br>2009<br>2010 Premère déclaration sur le progrès<br>ISO 9001 version 2008<br>Bilan Carbone® méthode Bilan Carbone® de l'ADEME<br>1er Rapport Développement Durable</td></tr><tr><td>AFAQ 26000.<br>CNCE; 1er réunion le 25 octobre.<br>Décret référentiel certification phyto<br>des entreprises.</td><td>2011 Certification 2BSvs<br>Certification NF V01-007<br>(Agri Confiance® Volet Vert)</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

Global
Reporting
Initiative®

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

Network France

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

CHARTE
diversité
EN ENTREPRISE

ISO
26000
<table><caption>Annexe A.2 : Évolution de la démarche de développement durable de la SCARA – Partie 2
(Rapport de développement durable - SCARA 2021)</caption><thead><tr><th>ÉVOLUTION ENVIRONNEMENT<br>(EXTERNE)</th><th>ÉVOLUTION DÉMARCHES SCARA<br>(INTERNE)</th></tr></thead><tbody><tr><td>CNCE*, 3ème réunion le 14 juin 2012.<br>Haute Valeur Environnementale (HVE)<br>Niveau 3 de la certification environnementale des exploitations.</td><td>Certification phytos de l'entreprise.<br>Première évaluation AFAQ 26000, Niveau Progression.<br>Agri Confiance® Volet Vert Scara reconnue au niveau 2 de la certification environnementale des exploitations.</td></tr><tr><td>Création Charte risque prix de la Coopération Agricole</td><td>Adhésion Charte risque prix de la Coopération Agricole.</td></tr><tr><td>Création du Comité d'orientation PME du GLOBAL COMPACT.<br>Création du Club Climat Agriculture de l'Institute for Climate Economics.</td><td>Signature Charte de la diversité.<br>Adhésion au Club Climat Agriculture.<br>Adhésion au Comité d'orientation PME du GLOBAL COMPACT.</td></tr><tr><td>Attestation de niveau 2 de la Charte risque prix de la Coopération Agricole.<br>Evaluation AFAQ 26000, Niveau Progression.<br>Certification CRC (Culture Raisonnée Contrôlée)<br>Démarche stratégique « Scara 2025 ».</td><td></td></tr><tr><td>Création plateforme objectifs développement durable Global Impact + (GLOBAL COMPACT).</td><td>Mise à jour de la Charte Scara Adhérents, Collaborateurs et Partenaires.<br>Présentation actions développement durable Scara sur plateforme Global Impact + (GLOBAL COMPACT).</td></tr><tr><td>Engagement en faveur du développement durable de 90 entreprises françaises (French Business Climate Pledge).<br>Concertation participative du GLOBAL COMPACT (Global Shaker).<br>Lancement du programme des ambassadeurs du GLOBAL COMPACT.</td><td>Certification Bio.<br>Nomination de la Scara comme ambassadeur Grand Est du GLOBAL COMPACT.<br>Participation à la concertation participative du GLOBAL COMPACT (Global Shaker).<br>Signature de l'engagement en faveur du développement durable (French Business Climate Pledge).</td></tr><tr><td>Lancement du Label "Coopératives So Responsables" par La Coopération Agricole et l'AFNOR</td><td>Évaluation AFAQ 26000 Niveau Confirmé Certification collective Haute Valeur. Environnementale (HVE) Scara Niveau 3 de la certification environnementale des exploitations.</td></tr><tr><td>Création d'un label Responsibility Europe Séparation de la vente et du conseil</td><td>La Scara obtient le label « Coopératives So Responsables » développé par La Coopération Agricole et l'AFNOR<br>Création de l'Union de commercialisation Union Scara/Novagrain (USN)</td></tr><tr><td></td><td>La Scara obtient le label Responsibility Europe<br>Choix de la vente dans le cadre de la séparation de la vente et du conseil</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

14CE
INSTITUTE FOR
CLIMATE
ECONOMICS

SCARA
RSE

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

14CE
INSTITUTE FOR
CLIMATE
ECONOMICS

QUALITE
diversité
environnement

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

CERTIFIED
AB
AGRICULTURE
BIOLOGIQUE

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

COOPÉRATIVES AQUA RESPIRATOIRES
AFNOR
5378999999

RE
Annexe A.3 : Exemples de successions classiques en Champagne crayeuse

- Colza d'hiver/Blé tendre hiver_Moutarde blanche/Betterave sucrière/Orge de printemps

- Orge de printemps/Colza d'hiver/Pomme de terre/Blé tendre hiver_Moutarde blanche/Betterave sucrière

- Betterave sucrière/Orge de printemps_Moutarde blanche/Oeillette/Blé tendre hiver/Colza d'hiver/Blé tendre hiver_Moutarde blanche

- Blé tendre hiver/Orge hiver/Lin oléagineux printemps/Blé tendre hiver_Vesce/Betterave sucrière/Orge printemps_Moutarde blanche/Pois protéagineux printemps

- Betterave sucrière/Orge hiver/Luzerne/Luzerne/Luzerne/Blé tendre hiver_Phacélie/Colza hiver/Orge hiver
# Annexe B : Matériel supplémentaire du Chapitre 1

## Appendix B.1: Glossary with key terms definitions.

<table><thead><tr><td>Terms</td><td>Definition</td><td>References</td></tr></thead><tbody><tr><td>Absolute reference value</td><td>It is based on a scientific or legal source and allows the assessment of a single system with a previously defined value.</td><td>Acostata-Alba and van der Werf 2011</td></tr><tr><td>Age of the method</td><td>Number of years since the method was published.</td><td></td></tr><tr><td>Aggregation method</td><td>Aggregation consists of synthesising several indicators into a new one. Aggregation can be either composite in case of indicators addressing different themes, or an upscaling from a lower level to a higher spatial level.</td><td>Lairez et al. 2015; Faivre et al. 2004</td></tr><tr><td>Assessment type</td><td>It refers to the assessment timing (ex ante or ex post evaluation) that can be done with the selected indicators.</td><td></td></tr><tr><td>Case study</td><td>It corresponds to a list of indicators selected specifically for a study.</td><td></td></tr><tr><td>Dedicated method</td><td>It refers to generic sustainability assessment methods based on a list of sustainability indicators that are more or less structured within a conceptual framework.</td><td></td></tr><tr><td>Emission</td><td>It encompasses substance flows from the agroecosystem (or by extension resource consumption by the agroecosystem), independently on their effect on the state of environmental compartments.</td><td></td></tr><tr><td>Functioning</td><td>It encompasses the state and the functioning of the managed agroecosystem</td><td></td></tr><tr><td>Impact</td><td>Impact is used as a synonym of effect in a general meaning. Refereeing to Life Cycle Assessment impact addresses either effects somewhere between emission and final effect on human and ecosystem life, and resources (midpoint impact in LCA) or final effect on human or ecosystem health or resources (endpoint impact in LCA).</td><td>Bare & Gloria 2006</td></tr><tr><td>Indicator</td><td>An indicator is used to provide information about a phenomenon by quantifying or qualifying it. It is employed when a phenomenon cannot be described directly because of its complexity or for reasons of feasibility.</td><td>Lairez et al. 2015</td></tr><tr><td>Indicator type</td><td>It refers to the indicator typology defined by Bockstaller et al. (2015) (causal indicator, predictive effect indicator, measured effect indicator).</td><td>Bockstaller et al. 2015</td></tr><tr><td>LCA methodology</td><td>Method included at least on indicator assessing impact linked to emission or resources used during the course of the life of a product. In farming activities, evaluation focuses on plant or animal production.</td><td>Payraudeau and van der Werf 2005</td></tr><tr><td>Literature type</td><td>It refers at the type of publication chosen: scientific literature if there is a peer-reviewing process or grey literature if not.</td><td></td></tr><tr><td>Methodological framework</td><td>It explains the vision of sustainable development that has been adopted. It establishes the link between the dimensions of sustainable development, their breakdown into criteria, and the development and organisation of indicators.</td><td>Lairez et al. 2015</td></tr><tr><td>Orientation</td><td>It refers to the three orientations of sustainability (goal, management or property) in which a method can be embedded.</td><td>Hansen 1996; Alkan Olson 2001</td></tr><tr><td>Position on causal chain</td><td>It refers to all the steps from management to the impact of this management on people and the environment. We distinguished intermediate steps: functioning, emission and state</td><td>Payraudeau and van der Werf 2005</td></tr><tr><td>Production sector</td><td>Production covers by the system assessed.</td><td></td></tr><tr><td>Relative reference value</td><td>It is based on indicator values at a given time or for a reference system.</td><td>Acostata-Alba and van der Werf 2011</td></tr><tr><td>Spatial extent</td><td>It is the area concerned by the study: this can be a region, a watershed, an irrigated area or a farm.</td><td>Faivre et al. 2004</td></tr><tr><td>Spatial resolution</td><td>It corresponds of observed units (the smallest areas) where information is collected.</td><td>Faivre et al. 2004</td></tr><tr><td>State</td><td>Physico-chemical and biological descriptors of an impacted environmental compartment (soil, water, air, resource reserves, etc).</td><td></td></tr><tr><td>Sustainability</td><td>(in agriculture): is “to consider agriculture as a long term system which is meant to be productive and valuable for the human being”. Therefore an agricultural system that would be able to feed the population being environmental friendly, socially acceptable and economically viable for the farmers and the society would be sustainable.</td><td>Ikerd 1993; Sadok et al. 2008; Demade 2014</td></tr><tr><td>Target user</td><td>It refers to person who will use the method to carry out the evaluation.</td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Appendix B.4: Distribution of the methods among literature references including those corresponding to scientific papers: De Olde et al. 2016; Lampridi et al. 2019 and Rasmussen et al. 2017 and to data bases: Buckwell et al. 2014; Wustenberghs et al., 2015 (TempAg); GIS GC HP2E, 2018 (INDIC). Bars in the diagonal represent the specific contributions of each source.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_83.png" /></figure>
Appendix B.5: Distribution of the methods by year according to the source (T: TempAg; R: Rasmusen et al. 2017; LT: Lampridi and TempAg; L: Lampridi et al. 2019; IT: INDIC and TempAg; IR: INDIC and Rasmussen; ILT: INDIC, Lampridi and TempAg; IL: INDIC and Lampridi; I: INDIC; DIT: De Olde, INDIC and TempAg; DI: De Olde and INDIC; D: De Olde et al. 2016; BDT: Bucwell, De Olde and TempAg; BDIT: Buckwell, De Olde, INDIC and TempAg; BDILT: Buckwell, De Olde, INDIC, Lampridi and TempAg; B: Buckwell et al. 2014).

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

Appendix B.6: Percentage distribution of the methods by country in the reviewed documents.

<figure><img src="image_85.png" /></figure>
<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Appendix B.8: Percentage of the literature type by year.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_87.png" /></figure>
<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>Appendix B.9: Percentage of the production type.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>Appendix B.10: Percentage of the terminology used by methods.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>Appendix B.11: Percentage of the position on the causal chain of the indicators.</figcaption></figure>
Appendix B.12: List of all the references for the methods which were characterized.

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291

Appendix B.13: Methods database.

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291

Appendix B.15: Themes database.

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129291
<table><caption>Annexe B.14: Modalities for each descriptor with our choices explanation when it is needed (part 1).</caption><thead><tr><td>Descriptor</td><td>Modalities</td><td>Explanation</td><td>References</td></tr></thead><tbody><tr><td>degree of genericity</td><td>methodological framework; dedicated method; case study</td><td>We have differentiated 3 degrees of genericity according to the description and presentation of methods.</td><td>Gasso et al. 2015</td></tr><tr><td>climate zone</td><td>temperate/tropical</td><td></td><td>De Olde et al. 2016; Rasmussen et al. 2017</td></tr><tr><td>country</td><td>All countries</td><td>Country of application</td><td></td></tr><tr><td>year class</td><td>&lt;5; 5-10; 10-15; 15-20; &gt;20</td><td></td><td></td></tr><tr><td>production sector</td><td>agroforestry; arboriculture; banana, cocoa, coffee and tea productions; crop productions; dairy farming; energy crops; field crops; horticulture; livestock; meat ruminant; mixed farming; other livestock; pork meat; poultry; various sectors; vegetable farming; viticulture</td><td>Grain: for animals no difference between large and small ruminants.</td><td></td></tr><tr><td>application range</td><td>specific region; country of origin; other country; Europe; World</td><td></td><td></td></tr><tr><td>purposes</td><td>identify the elements of an option to be improved; promote; provide knowledge; raise awareness; reporting; select, classify and rank options; simulate</td><td>provide knowledge = by default</td><td>See paper</td></tr><tr><td>developer</td><td>development - farmer group; industry; international agency; other; private stakeholders; public institute - government; public stakeholders; research</td><td></td><td></td></tr><tr><td>target user</td><td>development - farmer group; farmer; industry; international agency; multiple actors; other; policy makers; private stakeholders; public institute; public stakeholders; research</td><td></td><td></td></tr><tr><td>contribution of actors</td><td>feedback; interpretation of results; method design; none; other; total; unspecified; weighting of criteria</td><td></td><td></td></tr><tr><td>involved actors</td><td>farmer; farmer - technical adviser; farmer - animator; researcher - stakeholder - farmer; farmer - rural agent; farmer - agricultural extension officer - scientist; farmer - researcher; stock farmer - policy maker; farmer - NGO worker - researcher; farmer - representative of local communities - NGO - researcher; farmer - technical adviser - scientist; farmer - technician - researcher; farmer - worker - policy maker; farmer - educator - communities - policymaker; farmer - researcher - policy maker - extension agent; scientist - farmer - politician; primary producer; consumer - industrial producer - policy maker; producers - environmentalists; industrial; technical adviser; researcher; policy maker; consumer; expert; executive - high level manager; agricultural expert - researcher; scientist - consumer - farmer; farmer - government specialist - faculty member; researcher - cosumer - policy maker; researcher - industrial - retailer; landowners - government agencies - scientists; farmer - citizen - NGO - institution - industry - NGO - policy maker - scientist; farmer - advisor - researcher - consumer - dairy industry - retailer; researcher - NGO - certifying organization - firm; all; unspecified; NC</td><td></td><td></td></tr><tr><td>orientation of the indicator framework</td><td>goals; goals and properties; impacts; practices; properties</td><td>If the orientation of the method is heterogeneous, the main orientation has been kept.</td><td>Alkan Olsson et al. 2009; Zahm et al. 2015</td></tr><tr><td>criteria organization</td><td>capital; category; compartment; compartment and functioning; dimension; DPSIR; functioning; functions; goals; impacts; indicator; input/output; practices; property; property and compartment; PSR; FSR</td><td></td><td></td></tr><tr><td>terminology</td><td>All terminologies found in the methods</td><td></td><td></td></tr><tr><td>clarity of goal statement</td><td>low; intermediate; high</td><td>If presence of verbs or adverbs = intermediate and if there is at least one sentence and details on the theme or practices = high.</td><td></td></tr><tr><td>inclusion of ecosystem services</td><td>yes with impacts; yes separated from impacts; indirectly; no</td><td>The C storage is an example of ecosystem service including impacts (GHG emissions)</td><td>Bergez et al. 2021</td></tr><tr><td>sustainability dimensions</td><td>environment; environment and economic; environment and social; all three; additional dimension</td><td></td><td></td></tr><tr><td>balance between dimensions</td><td>economic predominant; environmental predominant; social predominant; economic and environmental predominant; economic and social predominant; environmental and social predominant; balanced</td><td></td><td></td></tr><tr><td>number of criteria</td><td>0; &lt;5; 5-10; 10-20; 20-30; 30-40; 40-50; &gt;50</td><td></td><td></td></tr><tr><td>causal vs. effect</td><td>causal; causal effect; effect</td><td></td><td>Bockstaller et al. 2008</td></tr><tr><td>position on causal chain</td><td>all; emissions; emissions - state; emissions - state - impacts; ...</td><td>Minimum rule, if 1 indicator for a component, the component is taken into account.</td><td>Payreaudau et al. 2005; Bockstaller et al. 2008; Bergez et al. 2021</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Appendix B.14: Modalities for each descriptor with our choices explanation when if it is needed (part 2).</caption><thead><tr><td>Descriptor</td><td>Modalities</td><td>Explanation</td><td>References</td></tr></thead><tbody><tr><td>indicator type (quantitative vs. qualitative)</td><td>qualitative; quantitative; both</td><td></td><td>Schader et al. 2014</td></tr><tr><td>Indicator type</td><td>causal; causal measured; causal predictive; measured; predictive; predictive effect; predictive measured; expert assessment; all</td><td></td><td>Bockstaller et al. 2015</td></tr><tr><td>Indicator formatting</td><td>class; other; raw value; score</td><td></td><td></td></tr><tr><td>reference value</td><td>absolute; relative; both; none</td><td></td><td></td></tr><tr><td>class of reference value</td><td>expert; initial value; reference system; reference year; statistic; target value; environmental limits; NC</td><td></td><td>Acosta-Alba & van der Werf 2011</td></tr><tr><td>number of indicators</td><td>0; &lt;5; 5-10; 10-20; 20-30; 30-40; 40-50; &gt;50</td><td></td><td></td></tr><tr><td>interaction between indicators</td><td>yes; no</td><td></td><td>De Olde et al. 2016</td></tr><tr><td>aggregation level</td><td>indicator; criterion; practices; system ranking; dimension; global sustainability</td><td></td><td></td></tr><tr><td>aggregation method</td><td>sum of scores; product of scores; MAUT; AHP; DEA; mixed model; multivaried; optimization; outranking; other; various; none</td><td></td><td></td></tr><tr><td>weighting</td><td>yes explicit; yes partly explicit; yes no explicit; no</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Level of LCA methodology</td><td>direct effect; LCA for energy; partial LCA; LCA</td><td>If an indicator does not come from the LCA, we select partial LCA.</td><td>Bockstaller et al. 2015</td></tr><tr><td>sustainability time scale</td><td>15-25; &lt;25; undefined</td><td>Assess whether the production system studied is sustainable in the short, medium or long term.</td><td>Smyth & Dumanski 1995</td></tr><tr><td>assessment type</td><td>ex post; ex ante; both</td><td></td><td>Singh et al. 2009 (retrospective vs prospective)</td></tr><tr><td>time resolution</td><td>day; year; undefined</td><td></td><td></td></tr><tr><td>time extend</td><td>rotation; year; multi-year; undefined</td><td></td><td></td></tr><tr><td>inclusion of a spatial explicit method</td><td>yes; no</td><td></td><td></td></tr><tr><td>spatial resolution</td><td>field; farm; territory; nation</td><td></td><td></td></tr><tr><td>spatial extend</td><td>field; farm; territory; nation; continent; global</td><td></td><td></td></tr><tr><td>change of organization level method</td><td>linear aggregation; statistic aggregation; disaggregation; several approaches; unspecified; none</td><td></td><td></td></tr><tr><td>literature type</td><td>scientific; grey</td><td></td><td></td></tr><tr><td>organisation precision</td><td>low; intermediate; high</td><td></td><td></td></tr><tr><td>accuracy of indicator calculation</td><td>low; intermediate; high</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
Appendix B.16: Principal modalities of the 12 descriptors for the 4 method clusters. We have ordered them according to the difference in percentage between each modality (see table below).

<table><thead><tr><th></th><th>M1</th><th>M2</th><th>M3</th><th>M4</th></tr></thead><tbody><tr><th>age</th><td>5-10 >= 15-20 >= &lt;20 >= ...</td><td>5-10 >= &lt;5 >= ...</td><td>10-15 &gt; 5-10 &gt; ...</td><td>&lt;5 = 5-10 >= ...</td></tr><tr><th>literature</th><td>grey >= scientific</td><td>scientific &gt;&gt;&gt; grey</td><td>scientific &gt;&gt; grey</td><td>scientific &gt;&gt;&gt; grey</td></tr><tr><th>purpose</th><td>provide knowledge >= raise awareness &gt; ...</td><td>provide knowledge &gt;&gt;&gt; select >= ...</td><td>provide knowledge >= select >= identify >= ...</td><td>provide knowledge &gt;&gt; identify >= select &gt; ...</td></tr><tr><th>target user</th><td>farmer &gt; ...</td><td>research &gt;&gt; farmer >= policy makers >= ...</td><td>research >= farmer &gt; ...</td><td>research >= farmer >= ...</td></tr><tr><th>production</th><td>various sector &gt; mixed farming &gt; ...</td><td>various sectors >= field crops >= crop productions >= ...</td><td>field crops >= energy crops >= various sectors = mixed farming >= ...</td><td>various sectors >= field crops >= meat ruminant = dairy farming = crop productions >= ...</td></tr><tr><th>orientation</th><td>goals &gt; management >= properties >= ...</td><td>goals &gt; management >= properties >= impacts</td><td>goals &gt;&gt;&gt; management >= ...</td><td>impacts = goals &gt; properties</td></tr><tr><th>position</th><td>management &gt;&gt;&gt; functioning >= all</td><td>management &gt;&gt;&gt; functioning >= ...</td><td>management >= functioning >= emissions >= state</td><td>impact &gt;&gt;&gt; emissions = functioning</td></tr><tr><th>indicator type</th><td>causal >= causal-measured >= all >= ...</td><td>causal-measured &gt; causal = causal-predictive >= all >= ...</td><td>causal-predictive >= predictive >= predictive-measured >= ...</td><td>predictive &gt;&gt;&gt; predictive effect</td></tr><tr><th>aggregation method</th><td>none >= sum of scores &gt; ...</td><td>none &gt; sum of scores &gt; ...</td><td>none &gt; mixed model = sum of scores >= ...</td><td>sum of scores = none >= MAUT = other >= outranking</td></tr><tr><th>assessment type</th><td>ex post &gt;&gt;&gt; both</td><td>ex post &gt;&gt;&gt; ex ante</td><td>ex ante >= ex post &gt; both</td><td>ex post &gt; ex ante >= both</td></tr><tr><th>LCA</th><td>direct effect &gt; LCA for energy >= partial LCA</td><td>direct effect &gt;&gt;&gt; partial LCA >= LCA for energy</td><td>direct effect >= partial LCA >= LCA for energy</td><td>LCA &gt;&gt; partial LCA = direct effect >= LCA for energy</td></tr><tr><th>spatial resolution</th><td>farm &gt;&gt; field = territory >= nation</td><td>farm &gt;&gt;&gt; field >= territory</td><td>field &gt; farm >= territory</td><td>farm >= field >= territory</td></tr><tr><th>number of method</th><td>62</td><td>124</td><td>59</td><td>17</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Legend</caption><thead><tr><th>Difference between modalities (%)</th><th>symbol</th></tr></thead><tbody><tr><td>99-75</td><td>&gt;&gt;&gt;</td></tr><tr><td>74-25</td><td>&gt;&gt;</td></tr><tr><td>24-5</td><td>&gt;</td></tr><tr><td>4-1</td><td>&gt;=</td></tr></tbody></table>
Appendix B.17: Principal modalities of the 12 descriptors for the 4 method clusters. We have ordered them according to the difference in percentage between each modality (see table below).

<table><thead><tr><th>theme</th><th>T1</th><th>T2</th><th>T3</th><th>T4</th></tr></thead><tbody><tr><td>biodiversity</td><td style="color:red;">no &gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;&gt; no</td><td style="color:red;">yes &gt; no</td></tr><tr><td>fertilizer management</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>pesticide management</td><td style="color:red;">yes &gt;&gt;&gt; no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;&gt;&gt; no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>GHG</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;&gt; no</td><td style="color:red;">yes &gt;&gt; no</td></tr><tr><td>soil erosion</td><td style="color:red;">no &gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt; no</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td></tr><tr><td>N balance</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>SOM</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt; no</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td></tr><tr><td>energy consumption</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td></tr><tr><td>water quantity</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes = no</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td></tr><tr><td>land use</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>water quality</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt; no</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td></tr><tr><td>ecosystem diversity</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt; no</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td></tr><tr><td>crop management</td><td style="color:red;">no &gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>species diversity</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td></tr><tr><td>water management</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>crop diversity</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;= yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>NO3 leaching</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td><td style="color:red;">yes &gt;= no</td><td style="color:red;">no &gt;&gt;&gt; yes</td></tr><tr><td>number of method</td><td>65</td><td>101</td><td>31</td><td>65</td></tr></tbody></table>

Legend

<table><thead><tr><th>Difference between modalities (%)</th><th>symbol</th></tr></thead><tbody><tr><td>99-75</td><td>&gt;&gt;&gt;</td></tr><tr><td>74-25</td><td>&gt;&gt;</td></tr><tr><td>24-5</td><td>&gt;</td></tr><tr><td>4-1</td><td>&gt;=</td></tr></tbody></table>
Annexe C : Matériel supplémentaire du chapitre 2

Annexe C.1 : Critères de décision utilisés pour le choix du cadre conceptuel parmi les méthodes retenues.

<table><thead><tr><td>Nom méthode</td><td>Année</td><td>Critères de décision</td></tr></thead><tbody><tr><td>SAFE</td><td>2007</td><td>Méthode ancienne, manque de précision</td></tr><tr><td>DAE-G</td><td>2009</td><td>Méthode qualitative</td></tr><tr><td>REPRO</td><td>2010</td><td>Evaluation environnementale trop centrée sur l'azote</td></tr><tr><td>DEXiPM</td><td>2012</td><td>Méthode qualitative</td></tr><tr><td>Allahyari et al.</td><td>2016</td><td>Manque de précision</td></tr><tr><td>MASC-OF</td><td>2013</td><td>Méthode adaptée de MASC</td></tr><tr><td>Parish et al.</td><td>2016</td><td>Basée sur DEXi avec un focus énergie</td></tr><tr><td>DEXI-CSC</td><td>2019</td><td>Méthode qualitative</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Annexe C.2 : Détails des variables et du calcul des indicateurs de SE (Keichinger, com. pers.)</caption><thead><tr><th>Output Description</th><th>Formula</th><th>Input Description</th><th>Unit/Scale</th><th>References</th></tr></thead><tbody><tr><td>Rotation effect on weed</td><td>ES_Weed = Σ (ma(CE - (1-CE) * (1-moyenne(EP + CD)))/EP - (1-EP) * (1-moyenne(CE + CD)))/n</td><td>CD: function of sowing date (autumn, early spring or spring) of the two successive crops: CE: capacity of the crop to compete with weeds; EP: capacity of the previous crop to compete with weeds (clean crop); n: length of rotation; equation between []: calculate for each pair previous crop/current crop</td><td>[0; 1]</td><td>1. Weißberger, D., Nichols, V., & Liebman, M. (2019). Does diversifying crop rotations suppress weeds? A meta-analysis. PLOS ONE, 14(7), e0219847; 2. Gabi, S., Fried, G., Kazakou, E., Chauvel, B., & Navas, M.-L. (2014). Agroecological weed control using a functional approach: a review of cropping systems diversity. Agronomy for Sustainable Development, 3(4), 103-119. https://doi.org/10.1007/s13593-013-0166-5</td></tr><tr><td>Rotation effect on disease</td><td>ES_Disease = Σ [SED] / n * RT</td><td>SED: succession effect on disease between current crop and its previous crop (defined for all pair current crop / previous crop) for all succession of the rotation; RT: return time defined for all crop families of the rotation; n: length of rotation; equation between []: calculate for each pair previous crop/current crop</td><td>[0; 1]</td><td>1. Jeangros, B., & Courvoisier, N. (2019). Rotation des cultures en terres assoleees (4e edition). Recherche Agronomique Suisse, 10, 4; 2. Ratradass, A., Fernandes, P., Avelino, J., & Habib, R. (2012). Plant species diversity for sustainable management of crop pests and diseases in agroecosystems: a review. Agronomy for Sustainable Development, 32, 273-303.</td></tr><tr><td>Rotation effect on pest</td><td>ES_Pest = Σ [SEP] / n</td><td>SEP: succession effect between current crop and its previous crop (defined for each pair current crop / previous crop) for each succession of the rotation; n: rotation length; equation between []: calculate for each pair previous crop/current crop</td><td>[0; 1]</td><td>1. Rusch, A., Bommarco, R., Jonsson, M., Smith, H. G., & Eborn, B. (2013). Flow and stability of natural pest control services depend on complexity and crop rotation for the landscape scale. Journal of Applied Ecology, 50(2), 345-354. https://doi.org/10.1111/1365-2664.12055</td></tr><tr><td>Rotation effect on nitrogen providing</td><td>ES_N providing = Σ [CC + PC] / n</td><td>CC: Score for the N providing by the current crop (N fixing); PC: Score for the N providing by the previous crop (mineralization of cash crop or intermediate crop); n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Guillier, M., Cros, C., & Reau, R. (2020). AUTO-N-Améliorer l'automnie azotée des systèmes de culture en Champagne crayeuse. Innovations Agronomiques, 79, 193-212; 2. Vertes, E., Juffroy, M.-H., Iouarn, G., Vosin, A. S., & Justes, E. (2015). Légumineuses et prairies: tempéraires des fournitures d'azote pour les rotations. Fourragues, 223, 221-232.</td></tr><tr><td>Rotation effect on soil structuration</td><td>ES_Soil structuration = Σ [f(RC - MC)] / n * RD</td><td>RC: Crops root capacity to structure the soil (defined for each crop); RD: root diversity in the rotation (taproot, fibrous root); mechanism compaction linked to harvest period; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Botard, H., Richard, G., Defosses, P., Estrade, J. R., & Boifin, J. (2004). Etude de l'effet d'un moyen-argileux du Nord du Bassin Parisien: Etudes et Gestions des Soils, 11(3), 11-20; 2. Govindan, J.-C. (2014). Les plantes de service: une alternative au travail du sol dans les systèmes de culture d'ananas. Université des Antilles et de la Guyane.</td></tr><tr><td>Rotation effect on pollination</td><td>ES_pollination = Σ [QCF] / n; PF</td><td>QF: quality of flowering (defined for each crop); PF: period of flowering; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Hass, A. L., Kormann, U. G., Tschanke, T., Clough, Y., Baillot, A. B., Sirami, C., Fahrig, L., Martin, J.-L., Baudry, J., Bertrand, C., Bosch, J., Brotmans, L., Burel, F., Georges, R., Giralt, D., Marcon-Garcia, M., Ricartie, A., Swarndena, G., & Baldry, P. (2018). Landscape configurational heterogeneity by small-scale agriculture, not crop diversity, maintains pollinators and plant reproduction in western Europe. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 285(1872), 20172424; 2. Hosschuh, A., Dainese, M., Gonzalez-Varo, J. P., Mudi-Stojic, S., Redinger, V., Rundløff, M., Schepker, J., Wickens, J. B., Williams, V. J., Bommarco, R., Kleijn, D., Potts, S. G., Roberts, S. P. M., Smith, H. G., Vila, M., Vujic, A., & Steffan-Dewenter, I. (2016). Mass-flowering crops dilute pollinator abundance in agricultural landscapes across Europe. Ecology letters, 19(10), 1228-1236. https://doi.org/10.1111/ele.12657</td></tr><tr><td>Rotation effect on NO3 lixivation</td><td>ES_NO3 lixivation = Σ [1-CRM + SM - CA)] / n</td><td>CRM: crop residue mineralization (score defined for each crop); SM: soil mineralization which depend of the harvesting date; CA: INO3 absorption by next crop before winter; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Guillier, M., Cros, C., & Reau, R. (2020). AUTO-N-Améliorer l'automnie azotée des systèmes de culture en Champagne crayeuse. Innovations Agronomiques, 79, 193-212; 2. Vertes, E., Jeuffroy, M.-H., Iouarn, G., Vosin, A.-S., & Justes, E. (2015). Légumineuses et prairies: tempéraires des fournitures d'azote pour les rotations. Fourragues, 223, 221-232.</td></tr><tr><td>Rotation effect on soil protection</td><td>ES_soil protection = Σ [1-2*C-factor] / n</td><td>C-factor: indicator defined from the length of crop presence; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Gabriels, D., Ghiere, G., Schietteccate, W., & Rotiers, I. (2003). Assessment of USLE cover-management C-factors for 40 crop rotation systems on arable farms in the Kemmelbeek watershed, Belgium. Soil and Tillage Research, 74(1), 47-53. https://doi.org/10.1016/S0167-1987/030092-8; 2. Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Alewell, C., Lugato, E., & Montanarella, L. (2015). Estimating the soil erosion cover-management factor at the European scale. Land Use Policy, 48, 38-50. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.05.021</td></tr><tr><td>Rotation effect on the contribution to carbone storage</td><td>ES_Carbone storage = Σ [HCR] / n</td><td>HCR: humification of crop residue (defined for each crop and intermediate crop); n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Pelleris, S., Bamwere, L., Lanay, C., Martin, R., Schavo, M., Angers, D., Augusto, L., Bulement, L., Basil-Dachs, L., Beilasen, V., & others. (2019). Smozer du carbone dans les soils français. Quel potentiel au regard de l'objetif de 4 pour 1000 et à quel coûts? Synthèse du rapport déuide</td></tr><tr><td>Rotation effect on landscape value</td><td>ES_landscape = Σ [(I + F * CCA) * TP] / 2 / n</td><td>O: landscape openness; f: flowering; CCA: change of crop aspect during semesence; TP: time of presence; a value is defined for each criteria and each crop; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>1. Schupbach, B., Junge, X., Indenmann, M., P., & Waller, T. (2016). Seasonality, diversity and aesthetic valuation of landscape plots. Ao https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2015.01.032; 2. Weinseifer, I., & Girdan, P. (2008). Assessment of the contribution of land use pattern and intensity to landscape quality: use of a landscape indicator. Ecological Modelling, 130(2-3), 95-109.</td></tr><tr><td>Rotation effect on wildlife habitat</td><td>ES_habitat = Σ [average(A, P) * TP] / n</td><td>A: appearance of the crop; TP: time of presence; a value is defined for each criteria and each crop; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>Keichinger, O. (2001). Evaluation de l'impact des pratiques agriottes d'exploitations de grandes cultures sur la valeur cytanétique à l'aide d'indicateurs agro-écologiques. Institut National Polytechnique de Lorraine.</td></tr><tr><td>Rotation effect on water use</td><td>ES_Water = Σ [f(WC + PC)] / n</td><td>WC: water consumption of current crop relatively to the other crop; PC: period of the peak of consumption of current crop; n: rotation length; equation between []: calculate for each year</td><td>[0; 1]</td><td>Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M., & others. (1998). Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements- FAD Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300(9), 005109.</td></tr></tbody></table>
# Annexe C.3 : Autre méthode pour estimer la volatilisation de l'ammoniac.

## P : Le coefficient de volatilisation de l'ammoniac

Le plan prévisionnel de fumure ne tient pas compte de la volatilisation des engrais liquides. Celle-ci peut être intégrée au calcul de la dose prévisionnelle en la majorant de 10 % (en sol non calcaire) ou de 15 % (en sol calcaire).

Avant chaque apport, il est possible d'utiliser la grille d'évaluation du risque de volatilisation ci-dessous. Celle-ci prend en compte les conditions pédoclimatiques.

### Critères pris en compte pour estimer le coefficient de volatilisation de l'ammoniac.

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th>Note</th><th>Situation</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Sol</td><td rowspan="2">pH</td><td>pH &lt; 7</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td>7 &lt; pH &lt; 7.5</td><td>2</td><td></td></tr><tr><td>CEC</td><td>pH &gt; 7.5</td><td>3</td><td>X</td></tr><tr><td rowspan="2">Climat</td><td rowspan="2">Pluviométrie<br>prévue à 3 jours</td><td>&lt; 120 meq / kg de terre</td><td>2</td><td>X</td></tr><tr><td>&gt; 120 meq / kg de terre</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td rowspan="6">Climat</td><td rowspan="2">Vitesse du vent</td><td>&lt; 10 mm / 3 jours</td><td>4</td><td></td></tr><tr><td>&gt; 10 mm / 3 jours</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Température jour<br>de l'apport</td><td>&lt; 19 km / h</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td>&gt; 19 km / h</td><td>2</td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Température jour<br>de l'apport</td><td>&lt; 6 °C</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td>6 à 13 °C</td><td>3</td><td></td></tr><tr><td>&gt; 13 °C</td><td>6</td><td></td></tr><tr><td colspan="4"></td><td>Note globale =</td></tr></tbody></table>

En fonction de la note globale, la dose d'azote, pour un apport en solution azotée, peut être majorée :

- Note globale < 4 : 0 %

- Note globale entre 4 et 8 : 5 %

- Note globale entre 9 et 13 : 10 %

- Note globale > 13 : 15 %

Dans les sols de craie de notre cas d'étude, avec des conditions optimales d'apport d'azote, c'est-à-dire une pluviométrie supérieure à 10 mm dans les trois jours, un vent faible inférieur à 19 km/h et une température inférieure à 6 °C au moment de l'apport, la note globale est de 5. Cela signifie que la dose d'azote peut être majorée de 5 %.

Dans les conditions les moins optimales, c'est-à-dire peu de pluie prévue, un vent fort et une température supérieure à 13 °C le jour de l'apport, la note globale est de 17 soit une majoration de la dose d'azote de 15 %.
Annexe C.4 : Calcul des composantes de l'indicateur I-N. Les valeurs sont exprimées en kg N/ha à l'exception des valeurs inférieures à 1 ou avec une autre unité – Partie 1 (Bockstaller et al. en préparation).

<table><thead><tr><th>Component</th><th>Explication</th><th>Example</th></tr></thead><tbody><tr><td>I-NO3</td><td><strong>I-NO3 = INO3f + INO3h</strong><br>Where<br>I-NO3: nitrate leaching (kg NO3-N)<br>I-NO3f : nitrate leaching (kg NO3-N)<br>after fertilization<br>I-NO3h: nitrate leaching (kg NO3-N)<br>after harvest</td><td></td></tr><tr><td>Leaching<br>factor (LF)</td><td><strong>Simplified Burn's equation</strong><br><strong>LF = (D/(D=V/10))<sup>z</sup></strong><br>Where<br>D: drainage (mm)<br>V: volumetric water field capacity<br>z: depth factor</td><td>Sandy soil: V=0.15, silty soil:<br>V=0.30, clayly soil V=0.45<br>z = soil depth (cm) if nitrogen at<br>surface (after fertilization)<br>z = soil depth/2 if nitrogen in soil<br>profile is homogeneous (after<br>harvest)</td></tr><tr><td>I-NO3 after<br>fertilization</td><td><strong>INO3f = Nf . LF . a</strong><br>Where<br>Nf: fertilizer rate<br>a: availability factor N<br><strong>a = (di-df)/(di-d1)</strong><br>Where<br>df: fertilisation date<br>di: date of intensive growth<br>d1: date where a = 1</td><td>Winter wheat, winter rapeseed<br>di = d1+ 110 d1 = January 1<sup>st</sup><br>Sugar beet<br>di = d1+ 100 d1 = sowing date<br>Maize<br>di = d1+ 80 d1 = sowing date</td></tr></tbody></table>
Annexe C.4 : Calcul des composantes de l'indicateur I-N. Les valeurs sont exprimées en kg N/ha à l'exception des valeurs inférieures à 1 ou avec une autre unité – Partie 2 (Bockstaller et al. en préparation).

<table><thead><tr><th>Component</th><th>Explication</th><th>Example</th></tr></thead><tbody><tr><td>I-NO3 after harvest</td><td><strong>I-NO3h = SMNdr . LF</strong><br>Where<br>SMNdr = soil mineral nitrogen at beginning of drainage<br><strong>SMNdr = SMNh + Nminres + Nminsoil + Xh - Ncup -Ncup</strong><br>Where<br>SMNh: soil mineral nitrogen at harvest<br>Nminres: mineralization (or immobilisation) due to crop residues<br>Nminsol: mineralization of soil organic matter after harvest<br>Ncup and Ncup: nitrogen uptake by catch crop (cc) or crop (c) before drainage:<br><strong>SMNh = f(X-XR)</strong><br>Where<br>X= fertilizer rate<br>XR= recommended rate<br><strong>Nminsoil = Nminsoily * Ic</strong><br>Where<br>Nminsoily: yearly soil mineralization of organic matter (Taureau et al., 1996)<br>Ic: fraction of Nminsoily not uptaken by crop</td><td>SMN at harvest = minimum value if X-XR ≤ 0<br>SMN at harvest = 0.5. (X-XR) if X-XR > 0<br>Nminres: =20 for winter rapeseed = 0 for cereal straw (removed) = -20 for wheat straw (ploughed in) = for maize straw = 20 for sugar beet<br>Ic for winter rapeseed = 0.60<br>Ic for winter wheat = 0.50<br>Ic for maize = 0.30<br>Ic for sugar beet = 0<br>Ncup = 10-80<br>Ncup for winter rapeseed = 10-100<br>Ncup for winter wheat = 5-35<br>Ncup for maize, sugar beet = 0</td></tr><tr><td>I-NH3</td><td><strong>I-NH3 = TAN * cNH3</strong><br>Where<br>INH3 = Ammoniac volatilization<br>TAN: total ammoniac nitrogen<br>cNH3: volatilization factor</td><td>For mineral fertilizer, TAN = nitrogen content * rate<br>For organic fertilizer: TAN = mineral nitrogen content * rate<br>In summer without incorporation, soil rich in limestone<br>For ammonium nitrate cNH3 = 0.3<br>For diammonium phosphate cNH3 = 0.15<br>For N solution cNH3 = 0.15<br>For urea cNH3 = 0.18</td></tr><tr><td>I-N2O</td><td><strong>I-N2O = X . cN2O . ci</strong><br>Where<br>I-N2O = Ammoniac volatilization<br>TAN: total ammoniac nitrogen<br>cN2O: emission factor<br>ci: correction factor</td><td>cN2O = 0.0125 if X-XR ≤ 0<br>Additional term: 0.0175. (X-XR) if X-XR > 0<br>For peat soil ci = 2<br>If only hydromorphic ci = 1.25<br>If irrigation = 1.20<br>Different correction factor are multiplied</td></tr></tbody></table>
# Annexe C.5 : Calcul de l'albédo d'une parcelle

## Si absence de culture intermédiaire

$$ \text{Albedo} = [\text{durée}_{\text{sol nu}} * \text{albedo du sol} + \text{durée}_{\text{cp1}} * (\text{albedo culture} + \text{albedo sol}) / 2 + \text{durée}_{\text{CP}} * \text{albedo culture} + \text{durée}_{\text{cp2}} * (\text{albedo culture} + \text{albedo sol}) / 2] / \text{durée}_{\text{tot}} $$

### Avec

$$ \text{durée}_{\text{tot}} = \text{date semis culture suivante} - \text{date semis précédent} $$

$$ \text{durée}_{\text{sol nu}} = \text{MAX} (0; \text{durée}_{\text{tot}} - \text{durée}_{\text{cp1}} - \text{durée}_{\text{CP}} - \text{durée}_{\text{cp2}}) $$

$\text{durée}_{\text{cp1}}$: définie avec les courbes de couverture de sol d'I-Phy3 ; précoce pour le sud et tardif pour le nord. Date de semis réelle.

$\text{durée}_{\text{CP}}$: date de couverture maximale définie avec la couverture de sol d'I-Phy jusqu'à la date de récolte réelle.

$\text{durée}_{\text{cp2}}$: 1 mois à partir de la date de récolte (si absence de culture intermédiaire).

### Si présence de culture intermédiaire :

$$ \text{Albedo} = [\text{durée}_{\text{sol nu}} * \text{albedo du sol} + \text{durée}_{\text{cp1}} * (\text{albedo culture} + \text{albedo sol}) / 2 + \text{durée}_{\text{CP}} * \text{albedo culture} + \text{durée}_{\text{cp2}} * (\text{albedo culture} + \text{albedo sol}) / 2] + \text{durée}_{\text{CI}} * (\text{albedo culture intermédiaire} + \text{albedo sol}) / 2 + \text{durée}_{\text{CI}} * \text{albedo culture intérméaire}] / \text{durée}_{\text{tot}} $$

### Avec

$$ \text{durée}_{\text{tot}} = \text{date semis culture suivante} - \text{date semis précédent} $$

$$ \text{durée}_{\text{sol nu}} = \text{MAX} (0; \text{durée}_{\text{tot}} - \text{durée}_{\text{cp1}} - \text{durée}_{\text{CP}} - (\text{durée}_{\text{cp2}} - \text{durée}_{\text{CI}} - \text{durée}_{\text{CI}})) $$

$\text{durée}_{\text{cp1}}$: définie avec les courbes de couverture de sol d'I-Phy3 ; précoce pour le sud et tardif pour le nord. Date de semis réelle.

$\text{durée}_{\text{CP}}$: date de couverture maximale définie avec la couverture de sol d'I-Phy jusqu'à la date de récolte réelle.

$\text{durée}_{\text{cp2}}$: date de travail du sol – date de récolte$_{cp}$

ou date de semis$_{ci}$ – date de récolte$_{cp}$ (si la date de travail du sol n'est pas renseignée)

$\text{durée}_{\text{ci}} = 42 + 30 = 72$ jours

$\text{durée}_{\text{CI}} = \text{MAX} (0; (\text{date incorporation} - \text{date semis} - \text{durée}_{\text{ci}}))$

Remarque : pour la durée$_{ci}$, on a simplifié. On a fait l'hypothèse qu'il faut 42 jours pour que la culture atteigne son couvert maximal et il faut un mois pour dégrader les résidus.
# Annexe D : Matériel supplémentaire de l'article présentant l'BIO (article 2)

## Definition of aggregation rules or utility functions

Instead using the semi-automatic procedure where the user only parametrises the weighting, we corrected manually aggregation rules in order to ensure transparency of the aggregation, to avoid an unbalanced distribution of outputs as observed with the semi-automatic procedure, and to limit compensation between variables. Regarding the first point, we noticed that actually for a given set of weights, DEXi proposes one possibility of aggregation rules, without any explanation, while other aggregation could be set (Figure S1). We also observed that a semi-automatic procedure tends to deliver an unbalance distribution with a higher frequency of intermediate classes (e.g. "low to medium" or "medium to high") than extreme ones (e.g. "low" or "high"). Such uneven distribution contributes to reduce the sensitivity of the model (Craheix et al., 2015). Last, when compensation is allowed between variables, the model will not discriminate situation with all variables at a medium level from situations, with a same number of variables, which are respectively at a high and low level, in spite of the difference of both situations (Bockstaller et al., 2017).

To do so, we first used the DEXi functionality that makes possible the exportation of aggregation rules in an Excel file. This operation leads to the transformation of the qualitative classes of input and output variables in quantitative one. Then, we calculated the mean of each input variables to discriminate cases and ranked decision rules according to their average. We had then enough information to modify the aggregation rules. As the aim was to limit compensation effects, we checked decision rules with big gap between variables and correct the final score if needed. For example, if two variables got a score of 1 and a third variable a score of 3. DEXi will assign 2 as final score. It's typically a case where there is a compensation effect. To tackle it, we decided by expert knowledge the score to assign to this decision rule. In this specific case the decision rule is: if there are two variables with a score of 1 assign 1 for the final score. Another case: two variables got a score of 1 and the third variable a score of 4. The average is in this case 2 and DEXi put 2 as final score. The decision rule for this case is to subtract one from the mean, the final score will be 1.
<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>Figure S1: Illustration of the procedure followed to modify the decision rules.</figcaption></figure>