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Enregistrement W4385605625 · doi:10.5539/sar.v12n2p34

The Influence of Place Attachment on Farmers’ Succession Plans: A Mixed Methods Study

2023· article· en· W4385605625 sur OpenAlexvenueno aff
Mark E. Burbach, Stephanie M. Kennedy, Shari J. Kunert

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological successionSuccession planningPlan (archaeology)Place attachmentExploratory researchIdentity (music)Family farmQualitative researchSociologyPsychologyGeographyPublic relationsSocial psychologySocial sciencePolitical scienceArchaeologyEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A farm family’s land succession plan is vital to ensure that high-value farmland continues to benefit the family for generations to come. However, many farmers have been reluctant to develop succession plans. The purpose of this study was to determine the influence of place attachment on farmers’ land succession planning. This exploratory mixed methods research involved farmers within 10 years of retirement age (55 years of age or older), both with and without a land succession plan. Surveys and interviews utilized Raymond, Brown, and Weber’s (2010) five dimensions of place attachment: place identity, place dependence, nature bonding, family bonding, and friend bonding. Survey results showed farmers with a succession plan had significantly higher place identity, place dependence, nature bonding, and overall place attachment than farmers without a succession plan. Seven themes emerged from the qualitative analysis of interviews of farmers with a succession plan and six themes emerged from interviews of farmers without a succession plan. Three themes: connection to family, sense of community, and enjoyment of the outdoors were held in common. This study adds to the literature exploring the complex factors affecting the transition of the family farm to the next generation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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