Sustainable Innovation in the Canadian Agrifood Sector: Past, Present & Future
Notice bibliographique
Résumé
In order to remain globally competitive with sustainable innovations in agri-food, both the public and private sectors in Canada must increase investment and in the industry. Studies reveal that both sectors’ support for agri-food innovation has declined in recent years. To spur innovation and growth public funding should revert to previous levels, ideally reaching 0.10 per cent of GDP. Incentives such as tax relief, matching funds and enhanced protection of intellectual property rights could spur increased levels of private sector investment in innovation. In the past 50 years, innovation in agriculture has brought tremendous benefits to producers, processors and consumers. Successful innovations include genetically modified crops, large-scale cattle feeding operations and the adoption of no-till farming, which has reduced the traditional practice of summerfallowing fields. Still, with the demand for a secure global food supply and growing concerns about the environmental impacts of large-scale farming, the need for sustainable innovation in the agri-food sector is pressing. This paper offers three recommendations for policy-makers. First, public funding for agricultural research and development should be increased to prior levels. Next, the private sector needs more favourable conditions to foster investment in the agri-food industry. Last, if intellectual property rights are strengthened, innovating firms will be reassured that they can capture the economic benefits innovation creates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».