Aggregates & Agriculture: Cultivating neighbourly relations between critical industries
Notice bibliographique
Résumé
Aggregate extraction and agriculture are important industries to rural Ontario. However, the high cost of transportation concentrates aggregate extraction into most municipalities peri-urban fringe bringing it into direct competition with agriculture for critical land resources. At the same time, the nature of both industries operations has the potential to create conflict on a day to day basis. While research has been conducted on the social impacts of aggregate extraction on rural communities, to date no comprehensive study of the aggregate industry effects on agriculture has been undertaken. This is in spite of the commonplace assumption that aggregate extraction negatively affects agricultural production. This multi-year project examines the experiences of multiple stakeholders, including aggregate producers, practitioners (ex. policymakers & consultants), and farmers working in close proximity to active aggregate sites, to understand this critical relationship and generate a set of best management practices to facilitate this relationship. Aside from land loss, no significant effects on agriculture have been reported; however, the presence of aggregate extraction on the rural landscape has the potential to create operational challenges for agriculture, especially in terms of road use and long-term land-use planning. Funding: OMAFRA through the Ontario Agri-food Innovation Alliance
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».