Understanding the Impacts of Aggregate Production on Agriculture and Identifying Mitigating Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Across Ontario, aggregate extraction provides economic stimulus for many rural locales, but these operations significantly alter the landscapes upon which they occur and are often considered a nuisance to adjacent land owners. Especially in Southern Ontario, these operations frequently occur on agricultural land or within close proximity to productive farmland. Given the potentially disruptive nature of aggregate extraction, it is important to understand their impacts on nearby farms so that measures to mitigate these impacts can be developed and implemented. Thus, research is needed that understands the social, economic, environmental and land use impacts of aggregate operations to help ensure that adjacent agricultural operations prosper. This research therefore seeks to identify the farm operator’s perspective on impacts on crop and livestock production, along with corresponding best practices that can be utilized to mitigate these impacts. Additionally, this project will involve a jurisdictional scan to identify social, economic, environmental and land use impacts, as well as quantitative and qualitative research intended to identify impacts on agriculture (such as dust, noise and water) and promising practices that aggregate operators and municipal planners could use to limit these impacts. The goal is to see these best practices implemented early in the planning process to avoid conflict and negative impacts on agricultural production from future aggregate operations. The project is supported by a three-year research grant from OMAFRA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 ».