New and Young Farmer Participation in Agricultural Planning in the Township of Langley
Notice bibliographique
Résumé
A farm succession crisis looms due to the ageing farm population, barriers facing emergent farmers, and a lack of succession plans to smoothly transition farms once their operators retire. Additionally, the agricultural sector exhibits a diversity of farm types, practices, markets, and crops, and is simultaneously facing increasing economic, social, and environmental issues. Agricultural planning is a means to address disputes involving agricultural development, farmland protection, and decision-making. Planning may also reconcile the competing interests for access and land base use. It is unclear what avenues exist for emerging farmers to contribute to this political process. To explain the practices employed in the Township of Langley that influence farmer participation levels, this study addressed the following: How are new and young farmers engaging in the agricultural planning process? What factors influence farmer participation? A case study methodology was employed, utilizing interviews with seven farms, a farm practices survey, and a document review. Analysis determined that farmers are contributing to agricultural planning through consultations and informal ways (board members on local nonprofits and farmers groups) that represent lower levels of involvement. Additionally, significant barriers prevented young and new farmer participation, including time constraints, lack of knowledge of how to become involved, and increased effort to find out about engagement processes. Furthermore, new and young farmers are contributing to their local food networks and employing practices aligned with food sovereignty movements. A characterization of policy problems in the Township indicated that more participation is required then currently employed. In order to increase participation, policy makers and planners in the Township must first increase communication flows in order to build trust with farmers.
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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 | 0,000 | 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 ».