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Enregistrement W3113697936 · doi:10.14288/1.0392901

Multi-criteria decision analysis comparing agricultural production methods : protocol for analyzing British Columbia blueberries

2021· article· en· W3113697936 sur OpenAlexaffabout
Rami El-Sayegh

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Production (economics)AgricultureAgricultural productivityComputer scienceOperations researchOperations managementEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineeringGeographyEconomicsMedicineArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Methods such as Multi-criteria decision analysis (MCDA) are often applied to assess how preferences to make rational choices are applied. This thesis aims to examine how farmers balance environmental and social factors of sustainability and health with economic factors (e.g. costs) by assessing their preference for applying alternative agricultural approaches (e.g. conventional, agro-ecological/organic, and integrated farming/mixed-methods). METHODS: First, a systematic bibliometric review of studies that used MCDA techniques for agricultural purposes was conducted to consider the ways that the analytical approach was being applied in this area. The review was restricted to all English language studies of farm-based agricultural studies that considered cost in their analysis. Studies from the Web of Science, CAB Direct, and Agriculture & Environmental Science databases were reviewed to identify publication trends that helped situate the objectives the thesis’ own MCDA feasibility study. Second, a small group (9) of BC Blueberry farmers were interviewed using an Analytic Hierarchy Process (AHP) MCDA technique to elicit their preferred production system while considering potential constraints. The costs of agricultural production systems were divided by the aggregate value scores of the AHP, and systems ranked on their cost-benefit ratio. RESULTS: MCDAs in agriculture have become increasingly popular over time, particularly AHPs in Europe and Asia, and in fruit, vegetable, and nuts farming sectors. Most studies considered costs as one of the criteria in the analysis, most often as a production/operating cost. Health was not mentioned extensively in these studies. The MCDA study showed that organic farming is the most preferred method without the consideration of costs, but conventional farming was the most preferred in the cost-benefit ratio. CONCLUSION: Farmers prefer to be more mixed-methods or ecological (without the consideration of costs), constraints (specifically costs) prevent them from practicing their preferences. As a novel approach in agriculture, the MCDA-CBA is a feasible tool to understand farmer preferences and how they can be advocated for to achieve more sustainable and healthy processes in policy. MCDA-CBA has potential for understanding health and sustainability as connected with similar, if not the same, goals and criteria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,009

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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