Media, Soil Health and Climate Change Mitigation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the interplay between media and the “social side of soils” whereby climate change action implicates individual and collective capacity to adapt, participate in groups or organizations, networks, and respond to challenges and opportunities across a system. The context examined here is Canadian agriculture, and soil health initiatives in the province of Ontario. Our review of relevant literature points to a knowledge gap on the role of the media in enabling climate action in the Canadian agricultural sector with a focus on soil management practices. This study conducted a media content analysis of 100 English-language news articles published between 2022 and 2024 and conducted 31 surveys with media professionals. Approximately one-quarter of the screened news articles contained any relevant coverage of soil health-related climate change mitigation issues. Journalist surveys identified the resource constraints on soil health media coverage with a wide range of traditional and Internet-based journalism on climate change issues, motivated particularly by crisis communication and one-off “parachute reporting”. Going forward, the engagement of key stakeholders of soil health in Canada such as farmers for media and communication about climate change mitigation needs attention. Key policy structures at the federal and provincial levels can help to make this happen.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».