Making farming more sustainable by helping farmers to decide rather than telling them what to do
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Canada, the agricultural sector has long held a prominent economic, social and cultural position, from substantial evidence of extensive fishing and farming since the times of the first human settlements, to currently accounting for over 100 billion dollars of production and employing 2.3 million people. Steady growth in agricultural production in the country over several decades, supported by strong investment in public agricultural science, has allowed an increasing supply of a wide variety of food and agricultural goods to be available both within the country as well as allowing for substantial exports abroad and deep integration of the Canadian agricultural sector into global markets. Along with securing continued productivity growth in agricultural output for the future, policy makers and public sector agricultural scientists in Canada have become increasingly concerned with managing environmental externalities associated with agricultural production in order to achieve the objective of sustainable intensification of the sector. However, the process of identification of the best tools and practices to improve the sustainability of the agricultural sector in Canada has evolved over time due to shifting research priorities and dynamic changes in the problems facing the sector. In this paper we discuss applied and direct-to-farmer agricultural science research initiatives that are focused on identification and implementation of best environmental management practices at the farm level. We believe that involving farmers directly in scientific research and communication of scientific results provides for a deeper understanding of agro-environmental externalities. It also allows farmers to find greater adoption potential in their specific farm system, thus combining both environmental and economic sustainability. We trace the history of public agricultural science engagement with Canadian farmers to address economic and environmental problems in the sector. We then provide examples of successful public sector projects based in applied agricultural science research that foster effective farmer/scientist collaboration, leading to improved agriculture sustainability in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».