FOOD PRODUCTION SYSTEMS, POLICIES AND RURAL PLANNING: CONTRIBUTIONS TO SUSTAINABILITY AND ENVIRONMENTAL IMPACT
Notice bibliographique
Résumé
A large portion of the most agriculturally-viable land in Canada is located in the province of Ontario. Within Ontario, municipal governments are the mechanism by which provincial land-use policy is implemented, and virtually all agricultural production happens within the boundaries of an upper-tier municipal government. This means that municipal governments are the most local level of government responsible for making decisions and implementing programs and policies related to the agriculture and agri-food sector. However, little is known about the structure, knowledge base, and capacity of municipal governments to respond to agricultural and agri-food priorities and issues. This paper reveals that the capacity of county planning departments is varied and presents a case for further research on this topic. The agricultural and agri-food sector is in a position where it both contributes and is extremely vulnerable to climate change; expertise is needed to manage both the risks and opportunities that rural communities face. It is imperative that governments and decision-makers who affect the agriculture and agri-food industry have capacity and knowledge to support the sector and respond to critical issues as they arise. The decisions of elected officials, the resources that municipalities have, and the expertise of staff are all key elements that affect implementation of provincial priorities and the consideration given to agriculture when creating policies, programs, and initiatives.
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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 | 0,001 | 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 ».