The New Decision-Makers in the Rural Landscape – Who Are Non-Farm Rural Landowners?
Notice bibliographique
Résumé
Rural areas are undergoing non-farm population growth as a result of various factors including changing lifestyle preferences, an aging population, and technological innovations which allow exurbanites to commute. This research investigated the rural non-farm landowner of Southern Ontario in order to describe their characteristics. It involved five preliminary focus groups with farm and non-farm landowners owning land in rural, urbanizing rural, and urbanized rural areas, and four final focus groups with non-farm rural landowners. The research also included a survey of 944 landowners in Southern Ontario. This mix of quantitative and qualitative data collection was intended to support a minor level of prediction (what will happen in the future as a result of the impact of this group?); process (working with the group under study to develop solutions through a research partnership); and generalization (as much as possible through the combination of methods). Study results suggest that the number and proportion of retirees and professionals in rural areas are increasing, and residents are more likely to live on or near their properties than in the past. Average property size has decreased, and education levels are increasing. Non-farm landowners should be considered separate and distinct from farmers, as they have different backgrounds, education levels relating to land use, and connections to the land. Policies and decisions relating to development and preservation need to treat these groups as having different priorities and perspectives on the issues. These results provide information which will assist with the development of new initiatives, support the continuation of successful programs, and enable the tracking and assessment of new and continuing conservation and stewardship initiatives for non-farm rural landowners.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».