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Enregistrement W2753451456 · doi:10.3390/agronomy7030059

Farming in Northern Ontario: Untapped Potential for the Future

2017· article· en· W2753451456 sur OpenAlexafffundabout
Tejendra Chapagain

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsGrain Farmers of Ontario
Mots-clésAgricultureDiversification (marketing strategy)PopulationGeographyBusinessCroppingIndigenousAgricultural economicsEconomic growthEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farming in Northern Ontario is limited to less than 1% of the total land area available. With over 2000 farms, this is home to about 6% of the province’s population, concentrated in the five major southern border cities of Thunder Bay, Sault Ste. Marie, Timmins, Sudbury and North Bay, with a significant presence of indigenous (i.e., First Nations) and disadvantaged peoples. This review highlights the challenges and opportunities of agriculture in Northern Ontario and offers a few strategies for establishing and sustaining agricultural operations locally. The challenges of farming in this region include the prevalence of adverse climatic conditions, lack of crop/economic diversification, insufficient infrastructure and support services, presence of small local markets, an aging population and youth out-migration, attitudes of dependency on government and limited investment potential. Nevertheless, this region offers much potential for farming as it contains significant amounts of fertile soils, good road networks and affordable land to start up farm businesses. Furthermore, the changing climate could be a boon to improve growing conditions, with expanded cropping options and increased yields in recent years. Production and consumption of local foods, conducting innovative on-farm research that addresses the needs of local producers including First Nations peoples, fostering regional research centres, building relationships through networking, exchange of ideas through effective use of different extension avenues, and collaboration and assisting local producers with market development may help establish a more competitive and sustainable agrifood sector in Northern Ontario. Favourable government policies to support growers who have experienced damage to their crops, forages and livestock due to adverse climatic conditions will further help sustain and expand their agricultural operations.

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)0,000
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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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