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Enregistrement W2075700668 · doi:10.1017/s1742170509002531

Ten percent organic within 15 years: Policy and program initiatives to advance organic food and farming in Ontario, Canada

2009· article· en· W2075700668 sur OpenAlexaffabout
Rod MacRae, R. C. Martin, Mark Juhasz, Jocelyn Langer

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaUniversity of GuelphNova Scotia Department of AgricultureYork University
Organismes subventionnairesWWF Verdensnaturfonden
Mots-clésOrganic farmingAgricultureAgricultural economicsFood processingProduction (economics)Investment (military)BusinessOrganic productAgricultural scienceEconomicsEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With growth in retail sales estimated by industry at 15–25% yr −1 , organic food represents the only significant growth sector in Canada's food system. This reality, in combination with mounting evidence that substantial environmental and economic benefits can arise from organic farming adoption, suggests that organic sector development should be a priority for governments. However, organic food remains a marginal component of Canadian agricultural and trade policy. This study was designed to examine the opportunities and costs to the province of Ontario of strategic investment in the expansion of the organic sector. Drawing on existing literature and Ontario land use and production data, the study used an iterative process to identify how the province could reach a target of 10% of Ontario's cropped acres in organic production within 15 years, from the current level of about 1%. We concluded that after 15 years 5343 organic farmers would be producing organically in all major commodities, including 4254 converting farmers entering the organic sector and 600 new entrants to farming. The 489 organic farms reported in 2004 would be included in this total of 5343 because we assume that they all make modest additions over this time period to their existing operations. Organic production would occur on about 367,000 ha of land, and some 1.4 million animals would be reared organically. After 15 years, these farmers would reduce fertilizer applications by about 43 million kg (saving $18.4 million yr −1 ), pesticide applications by about 296,000 kg active ingredient (saving $9.1 million yr −1 ), and 7079 kg of growth-promoting antibiotics/medications consumed in animal feed. This 30-point program would require new investments by the provincial government of about $51 million over 15 years. Phase I (first 5 years) costs would total $7.1 million and Phase II (following 10 years) costs $43.9 million. Net program costs would be significantly lower since farmers would have directly saved on inputs and received premium organic prices for most of their goods sold, thereby reducing government costs related to supporting farm finances. Additionally, this program would contribute significantly to reducing the externalized costs of current approaches to agriculture, conservatively estimated at $145 million annually or $2.18 billion over the 15-year life of the program. Not all those costs would be saved within 15 years, but this exceedingly modest investment in organic production, representing only 2.3% of these externalized costs, would generate savings in externalized costs far beyond this one-time investment. Implementation of this plan would allow domestic producers to capture 51% of Ontario's organic consumption, up from the currently low-range estimate of 15%. Organic foods would represent 1.9% of the total food retail market after 5 years and 5.3% of the total market after 15 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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