“Passion Alone Is Not Sufficient”: What Do We Know About Young Farmers in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2016, Canada’s 271,935 farm operators represented less than 0.8 per cent of the Canadian population (Statistics Canada 2017a). This reflects a loss of close to 120,000 farmers over the past 25 years as Canadian livelihoods continue to shift away from agriculture (about 1.4 per cent of the population farmed in 1991). Considering that less than 10 per cent of Canadian farmers are under the age of 35, it is hard to imagine these numbers rebounding anytime in the near future (Statistics Canada 2017a). Clearly, Canadian farming faces a generational challenge (Qualman et al. 2018). However, despite these generational challenges, there has been little research that focuses specifically on young farmers in Canada and their experiences in becoming “successful” farmers. Therefore, the purpose of this chapter is to provide an overview of the information available on Canadian young farmers. This overview references existing research from scholarly literature and government statistics. This is done to offer an understanding of the context within which Canada’s young farmers are embedded. A young person’s desire to farm is partly shaped by but also shapes their experiences in becoming and being a young farmer. This overview helps inform the discussion in the next two chapters that are based upon interviews with young farmers in our two case study provinces: Ontario and Manitoba.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».