Enhancing the Social and Natural Capital of Canadian Agro-Ecosystems through Incentive-Based “Alternative Land Use Services” (ALUS) Programs: Recurring Themes and Emerging Lessons
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Alternative Land Use Services (ALUS) is an incentive-based program established in Canada to pay farmers for their voluntary delivery of ecosystem services (ES). All seven ALUS programs across the country were examined using a standardized case-study approach based on site visits, reading internal documents, attending program meetings, and engaging in semi-structured interviews with program administrators, participating farmers, and advisory board members. Direct content analysis was used to highlight recurrent themes and emerging lessons in relation to the salient particulars of program physical location, administration framework, delivery of ES, and development and receipt by communities. Our three major findings are: 1) Overall, ALUS has been judged by participants to be a very successful program, whose strength is that it is completely voluntary, non-permanent, and readily adaptable to each location’s environmental conditions, economic funding base, and cultural milieu. 2) One serious shortcoming of all ALUS programs is a general lack of quantifiable data on their ability to increase ES. Instead, environmental benefits are either assumed or based on the idea that the areal extent of enrolled land is the sole measure of its environmental worth. 3) It may be that the social impact of ALUS is its greatest success. In this regard, for farmers, it is the process of engaging in land-use decision making and the recognition of their role as environmental stewards that is a bigger motivation for participating in an ALUS program than the modest financial incentives which they receive.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle