Beyond the Pasture: A Review of Business Risk and Rangeland Management Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Business risk management (BRM) programs in agriculture aim to enable producers to better protect their farms against threats to the sustainability and resilience of their business. While BRM programs are broadly considered beneficial to producers, the extent to which these programs could evoke negative environmental externalities remains understudied, especially concerning rangeland management. The purpose of this review was to investigate the link between BRM programs and the voluntary conservation of grasslands and its associated multiple species habitat, as well as the factors driving adoption of BRM, extension, or other government programs by beef cattle producers. A secondary focus of this review included identifying the factors motivating the adoption of beneficial management practices (BMP) and grassland conversion. Using a variety of search tools and terms, the application of our search strategy resulted in 30 articles meeting inclusion criteria, of which four were reviews, 14 were producer focused surveys, 11 conducted empirical analyses, and one utilized spatial analysis. From these articles, we were able to answer our five main global research objectives. Several studies found a link between BRM programs and negative environmental effects (including motivating grassland conversion). Producer characteristics such as age, education level, previous participation in government programs, and external motivations were found to impact the likelihood of adopting a BMP or new BRM program. Producers were also found to favour individually-led risk management strategies, and preferred learning about risk through independent self-study or from a trusted professional. Research gaps included the level of governmental support desired by producers, a connection between non-crop insurance BRM programs and rangeland conversion, and connections between BRM and rangeland management decisions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».