Understanding Farmers’ Readiness to Develop a Succession Plan: Barriers, Motivators, and Preliminary Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Although succession planning benefits workforce development, rural economic stability, and the sustainability of a farm, few farmers in Canada have a written succession plan. As the farming population ages and fewer people enter the profession, understanding what promotes farmers to prepare succession plans is essential. Our study aimed to understand (a) the priorities farm operators have for developing a succession plan, (b) the factors that delay or motivate succession planning, and (c) the resources that would be helpful for creating a succession plan. Using dyadic multiple case study methodology, we interviewed 35 participants from 16 farms in Alberta, Canada. The thematic analysis revealed seven themes influencing decisions to develop a succession plan: legacy and identity, physical health, government policies, farm growth, professional guidance and expertise, family dynamics, and farm culture norms. From the themes, two overarching variables—risk perception and self-efficacy—shaped farmers’ readiness for succession planning and informed the development of the Farm Succession Readiness Framework. This framework categorizes farmers into four types: Active Planners, Succession Avoiders, Back Burners, and End-of-the-Line Farmers. Farm succession planning is complex and multifaceted, and our findings may assist advisors, policymakers, and researchers in understanding farmers and tailoring interventions to meet their needs.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».