The influence of the seasons: how the agricultural calendar impacts farmer perceptions of cover crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across the Midwest, substantial funding and personnel time have been allocated to encourage farmers to adopt a wide range of conservation practices but adoption rates for many of these practices remain low. Prior research focuses largely on the influence of individual-level factors (e.g., beliefs, attitudes) on conservation practice adoption rather than on contextual factors (e.g., seasons) that might also play a role. In the present study, we considered seasonal variation and its potential influence on farmer cover crop decision-making. We first established how farmer temporal and financial resources fluctuate across the year and then compared the annual agricultural decision and cover crop decision calendars. We also considered farmer cover crop perceptions and likely behaviors. To study this, we surveyed the same Midwestern farmers in the spring, summer and winter within a 12-month period. Results indicated that farmers were generally the least busy and the most financially comfortable in the winter months. Moreover, farmers perceived the benefits of cover crops differently throughout the year. These results indicate that seasonality can be a confounding factor which should be considered when designing and conducting research and farmer engagement. As researchers, it is our responsibility to understand the specific calendar experienced by our sample and how that may influence responses so we can examine theory-supported factors of interest rather than seasonality as a driver of farmer responses. As practitioners, it is important to use research findings to engage with farmers about conservation in a way that prioritizes communicating about the most salient aspects of the practice at the time of year when farmers will be most receptive.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».