Economic Impact of Water Management Practices for Onion Production in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
On-farm adaptation strategies for climate change can constitute effective ways to increase a farm’s resilience and inherently ensure its sustainability of production. Across Canada, supplemental water use is essential in agricultural production. Eastern Canada (including Quebec) may experience dwindling water supplies in the future due to climate change and increased competition from other users. To understand the degree to which adoption of an improved water management practice can lead to a more sustainable production, we focus on a Canadian case study -- a farm growing onions, located in the province of Quebec. Existing technology of surface irrigation system was compared against the new technology of a sprinkler irrigation system, in terms of their financial, social and environmental impacts. By adopting such a irrigation system, the onion grower increased crop yields, and reduced annual operating costs by reducing energy and water costs. In addition to these results, the grower reduced greenhouse gas emissions and increased the efficiency of nutrient usage. While, there were more hired employees required with the new technology, there was an increase in time allocated to managerial decision making. Net present value calculations indicate that the new technology was desirable from an economic standpoint. The multi-criteria analysis provided additional insights into higher sustainability of sprinkler irrigation in onion production in Quebec. However, further work is needed to develop information on the spill-off costs or benefits for the new technology to the rest of the society, which may assist policy makers develop appropriate policies for sustainable agricultural systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».