Farmer-Led Learning: Innovative Best Management Practices in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
As rising fuel prices and climate pressures threaten the profitability, productivity and longevity of Ontario’s potato sector, diverse actors (public, private, academic, farmer) are discovering innovative, sustainable Best Management Practices to address these challenges. Limited research examining the multi-dimensional motivations and behavioural drivers impacting farmers’ ability and willingness to apply these BMPs has limited their uptake, contributing to the continued use of conventional methods. Examining transition pathways for Ontario’s potato sector, this study works with potato producers (smallholder, organic, conventional) in Southern Ontario to identify innovative BMPs, and the factors which motivate farmers to apply them. Conceptualizing ‘BMPs’ only as in-field practices, research ignores how wider systemic actions across the value chain enable and support farmers’ uptake of alternative methods. Survey results captured baseline socio-demographic information and provided data to understand challenges, approaches, and limitations farmers face when exploring alternative production methods. Findings show farmers are most concerned about changing climate conditions and rising costs, and feel most limited by encroachment of government regulations. Triangulating survey results with observations from initial field-visits, semi-structured interviews, and participant observation, our research illustrates the wide diversity of approaches applied by farmers to address issues of sustainability, while also showing how complex social and structural constraints guide, shape or limit both the approaches available to individuals, and their desire to apply alternative practices. This research exposes structural and social factors limiting sustainable transitions in Ontario’s potato sector, highlighting potential areas for future research, policy support and farmer-led action.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».