Embracing pluralism: assessing the perceptions of different stakeholders on the effectiveness of advisory methods in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Extension and advisory services (EAS) are crucial for farm success and rural well-being in Canada. Like elsewhere, Ontario’s EAS has transformed, embracing diverse providers and methods. While research on pluralistic EAS grows, little examines how stakeholders perceive the effectiveness of different methods. This study fills the gap, evaluating Ontario’s pluralistic EAS methods through key stakeholder perspectives.Methodology Using the Q-methodology, we conducted an online survey on Qualtrics with 49 purposively selected producers, advisors, and researchers and used PQMethod software to analyze their viewpoints.Findings The findings revealed three factors representing the respondents’ views about the usefulness of different advisory methods. The first factor focuses on personalized methods, while the second highlights digitally engaged methods. The third factor stresses traditional extension methods that include group and training-based activities. Researchers’ perspectives leaned towards digital methods, while producers emphasized personalized extension methods, and most advisors were loaded under traditional advisory methods.Practical implications Stakeholders value traditional and personalized extension methods for their interactivity and on-farm presence. The study suggests a personalized advice strategy integrating online, face-to-face, and group methods.Policy implications The findings provide insight for policymakers and practitioners to improve the effectiveness of pluralistic agricultural advisory service delivery by integrating various advisory methods.Theoretical implication This study enriches the discourse on pluralistic advisory systems by presenting stakeholder perspectives on method efficacy.Originality/value This unique study unveils multi-stakeholder views on advisory methods, aiding Ontario farmers to receive relevant, accurate information and meet their needs.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».