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Enregistrement W3042413035 · doi:10.2495/eid200141

EXPLORING AGRICULTURAL OPPORTUNITIES IN THE CLAY BELT OF ONTARIO, CANADA

2020· article· en· W3042413035 sur OpenAlexaffabout
Danielle Robinson, Wayne Caldwell, Sara Epp

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureGeographyAgricultural landAgricultural productivityGovernment (linguistics)SustainabilityTerrainAgricultural developmentAgricultural economicsNatural resource economicsEnvironmental protectionEcologyEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are various clay belts within the Canadian Shield which represent the beds of Pleistocene lakes. The soils and terrain are more suitable to agricultural use than the surrounding shield. The best known of these clay belts lies along the 49th parallel for over 800 km in the Canadian provinces of Ontario and Quebec. The Clay Belt area in northeastern Ontario consists of 10.2 million acres of land, 35% of which is covered in coniferous forest and 28% in mixed forest. The Clay Belt of northeastern Ontario has experienced agricultural growth followed by dramatic decline marked by occasional small reversals; agricultural land in the area peaked in 1951 since which time it has steadily declined although there are recent indications of renewed interest in the abundance of viable agricultural land in the region with the provincial government and agricultural groups in Ontario actively promoting related opportunities. Evolutionary economic geography's emphasis on the significance of history and geography in understanding the development of spatial economies can be applied to the region to better understand how the processes of path creation and path dependence have interacted to shape the geographies of agricultural development in the region. This region has the potential to contribute significantly to agricultural development, food production and in turn benefit local rural economies. The trajectory of agricultural development, however, tells a story of economic, social and environmental barriers that affect sustainability and related environmental impact. This paper will consider the opportunities for agricultural development, while recognizing the need for policy that is sensitive to community needs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,137 · 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.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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