A spatial analysis of land-use change and agriculture in eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Publicly available statistics regarding rural demographics, rural society and land use are presented and analysed using Geographic Information System (GIS). Our aim was to provide a quantitative basis for discussion of rural policy issues such as urban encroachment. Productivity (tonnage) of crop agriculture has increased by about 230% over 40 years while that of livestock (expressed as livestock units) has remained constant. Agricultural consolidation and intensification seen in southern Ontario has not translated into economic sustainability where on-farm income declined from 1991 to 2000. However, on-farm income in southern Quebec and municipalities adjacent to Toronto increased, perhaps due to the niche markets created in these regions. The increases in agricultural activity throughout southern Ontario have occurred in regions that have been designated as sites for innovation clusters, thus providing a foundation of resources for bio-based industries to expand and innovate. Reflecting on trends of demographics and production systems we conclude that rural policy should orient its geographical delineation to regional and inter-provincial scales. Our analysis indicates that rural populations and communities are sustainable but agricultural enterprises have changed radically; they have maintained or increased productivity but lost profitability. Applying a rural landscape design to the entire region would help address the sustainability of agriculture and rural communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».