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Enregistrement W4401945323 · doi:10.1080/14486563.2024.2393246

Exploring the barriers to farmer participation in soil carbon projects under the Australian Carbon Credit Unit Scheme

2024· article· en· W4401945323 sur OpenAlexaff
Kalpana Pudasaini, Thakur Bhattarai, John Rolfe

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Environmental Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)Carbon creditCarbon fibersScheme (mathematics)BusinessCarbon offsetProject commissioningEmissions tradingGreenhouse gasEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental economicsEnvironmental sciencePolitical sciencePublishingEconomicsComputer sciencePsychologyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Australian Carbon Credit Unit Scheme was established to incentivise reductions in emissions or carbon storage. However, there has been low participation by farmers in soil carbon projects since the first soil carbon method was established for agriculture in 2014, even though carbon prices are high and management changes to sequester carbon on farms should be complementary to other business outcomes. This study explores the barriers that might limit participation in soil carbon projects. A novel approach is that instead of interviewing landholders, we worked with agents, service providers and agencies in Australia to gain their insights about the participation challenges for farmers. The main barriers identified are information gaps, risk and uncertainty about returns, high upfront costs, poor knowledge, limited business cases and program complexity. Potential opportunities to overcome barriers include increasing awareness of and access to factual and science-based information, reducing risk and uncertainties, reducing measurement and practice change costs, increasing financial support and incentives, quantifying environmental benefits and complementary benefits of the practices, and simplifying the methods and program systems. This study also suggests better business models for carbon projects need to be developed, with adjustable scenarios, so that farmers can tailor them to their enterprise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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