Aggregate and Agriculture: Cultivating Neighbourly Relations, Stories from Across Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Aggregate extraction and agriculture are prominent land uses in rural southern Ontario, and both industries are vital contributors to the provincial economy. However, these industries compete for the same land base and their operations have the potential to negatively impact the other. There is currently little research into this relationship, particularly at the site or neighbour scale. This project, in its third year, is designed to address this gap and to provide best management practices to both agricultural and aggregate operators, as well as local and provincial governments, about how these industries can better work together. While research has been conducted regarding the social impacts of aggregate extraction on rural residents, little is known regarding the social, economic, environmental and land use impacts on farms operating in close proximity to aggregate extraction activity. The aggregate industry is widely believed to cause a variety of undesirable impacts, including noise, dust, road traffic, extended hours of operation, as well as a loss of water quantity and quality. The development of best management practices is important to help mitigate these potential impacts, both at the local level and for rural communities at large. This presentation provides a summary of research to date as well a preliminary analysis of more than 150 farm surveys collected over the last year. Next steps include further consultation with aggregate operators and more in-depth interviews with key informants from both industries.
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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 ».