Improved Technologies and Management Practices in Private Irrigation: Implications for Water Savings in Southern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Increased water efficiencies on irrigation farms is viewed as a source of water savings especially in semi-arid regions like southern Alberta where 71 percent of consumptive water use is for irrigation purposes. The province's Water for Life strategy, the blueprint for long-term water planning, views increased water efficiency as essential to water management. This study examines the rate at which water efficiencies have been, and plan to be made, by employing improved technologies and management practices. Findings from a survey of private irrigators reveal that adopting improved technology has been limited in the past and will be even less so in the future. The research indicates that the main reason why irrigators adopt new technologies is to increase yield, but of almost equal importance is to save labor and energy costs. Most irrigators do not see saving water as the most important reason to improve water management, but over half indicate that they have concerns over water availability. Irrigators perceive financial constraints as one of the main impediments to invest in further improvements, therefore the study finds that the level of subsidies required to convince them to make such investments is considerable. Currently, a limited number of low cost management practices aimed at improving water use efficiency are being used. The adoption of such improved management practices therefore seem to present the greatest potential for future water savings. However, to ensure that such improvements result in water savings as sources of supply for new water users or the environment, new water allocation policies are needed since under current legislation it is up to the irrigators discretion how to use any water saved.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».