Factors Affecting the Adoption of Environmental Management Systems by Crop and Livestock Farms in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines, both qualitative and quantitatively, the motivation for crop, livestock, and mixed (both crop and livestock) farms in Canada to behave environmentally responsibly by adopting Environmental Management Systems (EMS) in the farm and the impact of a number of human capital, financial, farm structure, and social characteristics of the farmer and/or the farm on this behavior. It uses the data from 16,053 farms that responded to the Farm Environmental Management Survey conducted by Statistics Canada and Agriculture and Agri-Food Canada in 2001, which collects information on implementation of EMS in the areas manure, fertilizer, pesticide, water, wildlife, grazing, and nutrient management in the farm. The outcome of analysis show that mixed farms have the highest adoption rates, in general, across the eight EMSs considered in this study, while livestock-only farms have the lowest. The most common EMSs used by all farms are fertilizer and pesticide management plans with the whole farm environmental plan as the least likely to be adopted. The results based on a regression analysis suggest that “young” and “rich” farmers with a “large” land extent tend to adopt as many as possible EMS, but the gender of the farmer does not show a significant impact on this behaviour. The level of urbanization and government regulation also affects significantly the level of adoption of EMSs. The analysis, as a whole, points out that even in the absence of “mandatory” national level policies to regulate agricultural farms in Canada, farmers show a tendency to adopt as much as possible EMS “voluntarily”, because of their own interests in the farming environment and/or motives originating from the market where they operated with. DOI: http://dx.doi.org/10.4038/sjae.v6i1.3468 <em>SJAE </em>2004; 6(1): 25-36
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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 | 0,000 |
| 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 ».