Between Forestry and Farming: Policy and Environmental Implications of the Barriers to Agroforestry Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Farming and forestry are practices with clearly defined institutions, markets, and policies. These are not as clearly defined for agroforestry, a practice experiencing increased interest in the USA. This study examined the barriers preventing the adoption of agroforestry within a household level theoretical framework informed by transaction costs and multifunctionality, using survey data from 353 Missouri (USA) landowners. Costs of establishing or managing trees, the time required to manage, and the lack of tree management experience are perceived as the most influential barriers limiting implementation of agroforestry on the farm. A principal component factor analysis of the perceived barriers identified two factors: the first, labeled Transaction Costs, related to information access and perceived establishment costs; the second factor, labeled Profitability Concerns, was associated with perceptions of the effects of agroforestry on farm profitability and agricultural production. Overall, Transaction Costs appears to be a greater barrier to implementation of agroforestry. Cluster analysis yielded three types of landowners: environmentalists, agriculturalists, and disengaged, who differ in their perceptions of these barriers. Statistical tests revealed differences among clusters on their farmland attributes, multifunctionality indicators, and their resources for adopting agroforestry. Environmentalists appear as more likely to adopt agroforestry, followed by the agriculturalists. Policy implications are also discussed. Les secteurs de l’agriculture et de la foresterie possèdent des institutions, des marchés et des politiques clairement définis. Ces éléments ne sont pas aussi clairement définis dans le cas du secteur de l’agroforesterie, qui recueille un intérêt croissant aux États‐Unis. Dans la présente étude, nous avons examiné les obstacles à l’adoption de l’agroforesterie à l’aide d’un cadre théorique au niveau des ménages comprenant des données sur les coûts de transaction et la multifonctionnalité issues d’un sondage réalisé auprès de 353 propriétaires fonciers dans l’État du Missouri, aux États‐Unis. Les coûts de plantation, le temps nécessaire à la gestion et le manque d’expérience en gestion arboricole sont perçus comme étant les principaux obstacles à l’implantation de l’agroforesterie sur la ferme. Une analyse en composantes principales a permis de déterminer deux facteurs : le premier, appelé Coûts de transaction (Transaction Costs), était liéà l’accès à l’information et aux coûts de plantation perçus; le deuxième, appelé Inquiétudes sur la rentabilité (Profitability Concerns), était liéà la perception des conséquences de l’agroforesterie sur la rentabilité et la production de la ferme. De manière générale, les Coûts de transaction semblent constituer le plus important obstacle à l’implantation de l’agroforesterie. Une analyse de grappes a fait ressortir trois types de propriétaires fonciers : les environnementalistes, les agriculturalistes et les désengagés, qui ont une perception bien différente de ces obstacles. Des tests statistiques ont révélé des différences parmi les grappes quant aux attributs de leurs terres agricoles, aux indicateurs de multifonctionnalité et à leurs ressources pour adopter l’agroforesterie. Les Environnementalistes semblent plus enclins à adopter l’agroforesterie, suivis des Agriculturalistes. Nous avons aussi abordé l’incidence sur les politiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».