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Enregistrement W2732290694 · doi:10.5296/jas.v5i2.11455

The Co-construction of Agricultural Policies as a Bottom-up Adaptation Strategy to Climate Change and Variability (CCV) in the Regional County Municipality (RCM) of Haut-Richelieu, Québec

2017· article· en· W2732290694 sur OpenAlexafffundabout
Chérine Akkari, Christopher Bryant, Claude Marois

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensStantec (Canada)Université de MontréalUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésClimate changeAgricultureAdaptation (eye)Adaptive capacityEnvironmental resource managementGeographyBusinessEnvironmental scienceEcologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall objective of this article is to improve the understanding of the adaptation process to climate change and variability at the farm and the farming community levels through a mostly bottom-up process, while using the approach of co-construction in the Regional County Municipality (RCM) of Haut-Richelieu. To achieve this, the grounded theory approach is used. The results show that all participants recognized the fact that climate change is happening. According to the farmers, climate change is the main determinant of adaptive capacity, followed by institutional support. Most farmers recognized that extremes (or variability) are associated with climate change. To a lesser extent, some farmers concluded that one should not separate climatic factors from non-climatic factors. The results also show that while some farmers recognized the positive and the negative side of climate change and variability (CCV), the others are very optimistic about it as if they only see the positive side; there is nonetheless a need to see both sides of CCV. Moreover, there is still some uncertainty related to CCV, which comes from disinformation and desensitization of the farmers mainly in relation to the causes of CCV along with the nature of climatic events. Despite the latter, the results show that agriculture in the RCM of Haut-Richelieu is well adapted to cope with climate change and variability. Farmers have already adopted measures to cope with CCV; however, they adapt spontaneously. Furthermore, nearly all farmers need help mainly from the agricultural public and private institutions to better adapt to CCV.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,304
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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