Municipal Capacity: A Greenbelt Focus
Notice bibliographique
Résumé
This session will reflect on the importance of rural and agri-food communities and provide key insights on the capacity of municipal governments to support the agriculture and agri-food sector and respond to rural issues. In Ontario, where the most agriculturally-viable land in Canada is located, municipalities are the most local level of government and are responsible for implementing provincial and federal policies and directives. However, little is known about the structure, knowledge base, and capacity of municipal governments to respond to agricultural and agri-food priorities and issues. A review of existing literature and municipal websites reveals that municipal planning departments are extremely varied and inconsistently staffed. This appears to be the surface of a much larger inconsistency related to financial resources, staff expertise, and council’s knowledge about agriculture and agri-food. Our team has completed the research related to this project and the findings of this study are informed by data collected via survey and semi-structured interviews from 66 municipalities in the Greenbelt. Findings indicate that there is an increasing knowledge gap related to agricultural planning and agri-food issues, and that fewer elected officials/planners have agricultural backgrounds, expertise, or training. This presents a threat to rural and agri-food communities as their livelihoods depend on the ability of council (and staff) to understand critical issues, protect farmland, and make agriculturally-supportive decisions. Agri-food communities are important and it is critical that our governance systems not only recognise that but also have the capacity to support, protect, and respond to the agri-food sector.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».