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Enregistrement W2267960135 · doi:10.2166/wqrjc.2015.047

Incentives and disincentives identified by producers and drainage contractors/experts on the adoption of controlled tile drainage in eastern Ontario, Canada

2015· article· en· W2267960135 sur OpenAlexaffabout
Colin Dring, John F. Devlin, Gemma Boag, Mark Sunohara, John FitzGibbon, Edward Topp, David R. Lapen

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageIncentiveBusinessTile drainageMarketingEnvironmental resource managementEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates incentives and disincentives regarding adoption of controlled tile drainage (CTD) in a region of eastern Ontario, Canada, where CTD could be used prolifically from a biophysical standpoint, but is not. Irrespective of documented environmental and agronomic benefits of CTD, adoption remains low. Surveys and semi-structured interviews with producers and drainage contractors/experts were used to evaluate awareness of CTD and identify producer adoption impediments. Surveys indicated nearly 70% of producer respondents had heard about CTD. Top ranked incentives identified by producers (who adopted) and drainage contractors/experts combined were: soil water retention benefits, increased crop yields, and gratification improving the environment. Top ranked disincentives combined by target groups were: increased farm labor, perceived lack of extension services, and costs. Many producer adopters emphasized motivators grounded in personal or community bearing, such as peer interaction and doing the right thing for the environment. Drainage contractors emphasized adoption impediments tied to a perceived lack of extension support for CTD. Drainage contractors themselves desired more extension support and firm data/research foundations with respect to advocating CTD to clients. With respect to motivation for producers to adopt CTD, this latter point may be critical given that producers highly valued drainage contractors as an information source on drainage practices.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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