Adoption of beneficial management practices to improve soil health
Notice bibliographique
Résumé
Healthy soils are fundamental to building prosperous and resilient farms and to efforts to reduce greenhouse gas emissions and enhance overall environmental impacts from agriculture. Understanding the adoption of beneficial management practices (BMPs) that promote soil health is necessary for these benefits to be obtained. Drawing from a survey of Ontario farmers ( n = 247) with 60% being crop producers and 22% livestock farmers, we explore the variation in adoption for six soil health BMPs: cover crops, crop rotations, no-till, soil testing, conservation buffers, and organic amendments. Soil testing had the highest rate of adoption, while conservation buffers had the least. The majority of farmers (73%) implemented four or more BMPs as the use of practices such as a rotation with winter wheat, cover cropping, and no-till tend to be positively correlated. Adopters of the BMPs tend to operate larger farms both in the area operated and farm cash receipts than non-adopters. Improving soil health was the most widely selected motivation for adoption across all six BMPs. The most effective interventions to enhance adoption among non-adopters include financial incentives, easily accessible information and advice, and farmer-to-farmer learning. Our results suggest that farmers that adopt BMPs do so primarily to enhance soil health rather than solely for economic considerations. Encouraging use among non-adopters may require monitoring and promoting the benefits of soil health. The results should aid in the development of strategic frameworks that facilitate innovations in policy to enhance soil health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».