Cultivating Knowledge: Agrarian Science and Ecological Engagements in Southern Ontario Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture and climate change are interconnected processes, with agriculture implicated in rising green house gas emissions, deforestation, soil and water pollution, and reductions in biodiversity. Conversely, changes within ecology (including a warming climate), alter growing conditions for farmers. Farmers face changes in both temperature and precipitation, as well as an increase in adverse weather events that significantly threaten productivity and livelihoods.\nBased on 40 unstructured interviews as well as informal conversations conducted among farmers in southern Ontario, Canada between the spring of 2014 and the winter of 2017, this dissertation seeks to contribute to a growing body of work that focuses on the complex factors that shape farmer decision making in the face of environmental and climate concerns, while also paying particular attention to the role of farmers in southern Ontario as knowledge creators. This distinction is important in that it acknowledges that farmers are not just passive in the processes of adaptation, but are active in attempting to enhance their capacity and resiliency to climate change by taking part in practical experimentation and knowledge sharing.\nIn a departure from much of the climate change literature in Canada, my analysis attends to the complex relationships among species that shape both farmer identity and ecological knowledge. Multi-species intimacies are integral to farming life and shape farmer decision making in unpredictable ways. This dissertation also critically engages with the concept of “science-based” research. With an emphasis on farmers’ contributions to enhancing resiliency to climate change while increasing environmental sustainability through agrarian science, this study examines the politics surrounding the concept of “science” and how it is manifested in discussions of agriculture and the environment in the Canadian context.\nFarmers in southern Ontario are not just growing crops, they are “cultivating knowledge” by actively seeking out multiple sources of information, taking part in practical experimentation, and sharing knowledge with other farmers. This dissertation documents some of the ways these processes are unfolding as southern Ontario farmers seek to acquire and develop new methods of growing food that will help them adapt to the complex challenges associated with climate change.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».