Adaptation of agriculture to climate change in Quebec : the co-construction of agricultural policies in the RCM of Haut-Richelieu
Notice bibliographique
Résumé
Les facteurs climatiques ainsi bien que les facteurs non-climatiques doivent être pris en considération dans le processus d'adaptation de l'agriculture aux changements et à la variabilité climatiques (CVC). Ce changement de paradigme met l'agent humain au centre du processus d'adaptation, ce qui peut conduire à une maladaptation. Suite aux débats sur les changements climatiques qui ont attiré l'attention scientifique et publique dans les années 1980 et 1990, l'agriculture canadienne est devenue un des points focaux de plusieurs études pionnières sur les CVC, un phénomène principalement dû à l’effet anthropique. Pour faire face aux CVC, ce n’est pas seulement la mitigation qui est importante mais aussi l’adaptation. Quand il s'agit de l'adaptation, c'est plutôt la variabilité climatique qui nous intéresse que simplement les augmentations moyennes des températures. L'objectif général de ce mémoire de maîtrise est d'améliorer la compréhension des processus d'adaptation et de construction de la capacité d'adaptation ai niveau de la ferme et de la communauté agricole à travers un processus ascendant, c’est-à-dire en utilisant l'approche de co-construction (qui peut également être considéré comme une stratégie d'adaptation en soi), pour développer une gestion et des outils de planification appropriés aux parties prenantes pour accroître ainsi la capacité d'adaptation de la communauté agricole. Pour y arriver, l'approche grounded theory est utilisée. Les résultats consistent de cinq catégories interdépendantes de codes élargis, conceptuellement distinctes et avec un plus grand niveau d'abstraction. La MRC du Haut-Richelieu a été choisie comme étude de cas en raison de plusieurs de ses dimensions agricoles, à part de ses conditions biophysiques favorables. 15 entrevues ont été menées avec les agriculteurs. Les résultats montrent que si certains agriculteurs ont reconnu les côtés positifs et négatifs des CVC, d’autres sont très optimistes à ce sujet comme se ils ne voient que le côté positif; d'où la nécessité de voir les deux côtés des CVC. Aussi, il y a encore une certaine incertitude liée aux CVC, qui vient de la désinformation et la désensibilisation des agriculteurs principalement en ce qui concerne les causes des CVC ainsi que la nature des événements climatiques. En outre, et compte tenu du fait que l'adaptation a plusieurs caractéristiques et types, il existe de nombreux types d'adaptation qui impliquent à la fois l'acteur privé et le gouvernement. De plus, les stratégies d'adaptation doivent être élaborées conjointement par les agriculteurs en concert avec d'autres acteurs, à commencer par les agronomes, car ils servent en tant que relais important entre les agriculteurs et d'autres parties prenantes telles que les institutions publiques et les entreprises privées.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».