Sustainability Issues in the Agri-Food Sector in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Expanding urban-industrialization in southern Ontario is out-competing agriculture for use of some of Canada's best farmland. On the remaining farmland, there has been a trend to consolidate into fewer and larger enterprises, to specialize production lines, to mechanize and automate, to increase usage of imported synthetic inputs, all at the expense of environmental protection, and natural resource stewardship. Sustainability of the agri-food system, including the dimension of rural farm community viability, should be questioned as a consequence. Widespread adoption of organic farming systems would do much to mitigate the stewardship and sustainability problems, but too many impediments exist to prevent this. Adoption of reduced-input farming techniques would offer a partial or second-best solution to sustainability problems. It is argued that additional measures in the form of public intervention should be employed. Public policies aimed at inducing farmers to expend more conservation effort on behalf of the environment and sustainable agri-food systems could encompass farmer education and extension assistance, financial assistance, cross-compliance measures, and compulsion backed by litigation and penalties. Such policies would best be targeted, especially when scarce public funds are earmarked for subsidizing farmers' conservation efforts, rather than universally applied. Targeting criteria should be not only high potential for achieving environmental protection and agri-food sustainability, but also positive net social welfare outcomes. To ensure efficient use of scarce public funds, those farm sites conferring highest positive net social welfare should be ranked first for targeting.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».