ADOPTION OF A WILDLIFE CONSERVATION PLAN BY CROP AND LIVESTOCK FARMS IN CANADA: WHAT FARMER AND FARM CHARACTERISTICS MAKE A DIFFERENCE?
Notice bibliographique
Résumé
Management Survey (2001) conducted by Statistics Canadaand Agriculture and Agri-FoodCanada. The target population consists of 21,000 active farms in Canadawith sales greater than $10,000. The farms responded to the survey (N t = 16,053 with 76.4% response rate) were classified into three major categories: (1) “crop farms” (N c = 5,425), (2) “livestock farms” (N l = 2,250) and (3) “mixed farms” (N m = 8,378) with both crops and livestock. The results indicate that rate of This paper examines the impact of various farmer and farm characteristics on the adoption of a Wildlife Conservation Plan (WCP) – “a formal written document prepared by an expert that describes the measures to be taken by an agricultural operation to conserve natural land and wildlife habitants adjacent to it” - by crop and livestock farms in Canada. Those characteristics considered in the analysis include: human capital (age, sex), financial (profits, non-farm income, farm assets), farm structure (size, ownership), and social (degree of urbanization, population density). It uses data collected in the Farm Environmental adoption of WCP is comparatively less (13.9%) as compared to others, including manure, fertilizer, pesticide, water, and grazing management plans. The results from a Logit Regression analyses suggest that age, profitability, farm size, and degree of urbanization affect significantly on this behaviour in all farm types, however with varied size and signs. It highlights the importance of taking into account of voluntarily private-action of the farming community to formulate public-regulation aiming an environmentally friendly and conservative agriculture farm setting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».