Best management practice adoption amongst potato producers in Ontario: a study of drivers and barriers
Notice bibliographique
Résumé
Best management practices (BMPs) are practical, affordable alternatives to conventional production systems. They contribute to improving the agricultural production system’s ability to address social, economic, and ecological challenges. BMPs enhance the viability and sustainability of agriculture when successfully applied, but in systems where intensive industrial agriculture predominates, their use is limited. Working with potato producers (large, medium, and small scale) in South-Western and Central Ontario, Canada this project applied a Systems Thinking approach to understand motivating drivers and structural, institutional, and organizational barriers impacting the adoption of BMPs for potato cultivation. This study used a mixed-methods approach for two years to collect quantitative and qualitative data using a farm-level survey, focus groups, workshops, and participant observation. Data was collected regarding demographics, management approaches, social networking, and perceived challenges with BMPs uptake. Our data analysis revealed that family and future generations, ecosystem, soil and human health, community and social relationships, and efficiency and profitability were motivating drivers (based on beliefs and values) influencing management decisions. However, structural, institutional, and organizational barriers (including market access, regulation, production efficiencies and competition), mediate producers’ abilities to act according to these motivations. Small-scale, medium-scale and large-scale producers are impacted by these barriers differently. In understanding the decision-making factors which drive BMP uptake in Ontario’s potato sector, policy and program design can leverage drivers and reduce barriers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».