Protecting the Future of the Agri-food Sector Exploring Innovative Tools for Farmland Preservation and Agri-Environmental Stewardship
Notice bibliographique
Résumé
A vibrant agri-food sector is dependent on a reliable land base, but population growth and associated urban development have put pressure on the availability of farmland in southern Ontario, where most of Ontario’s prime agricultural lands are located. While it is apparent that prime agricultural land is being converted to non-farm land uses, data quantifying this conversion is inconsistent, making it challenging to understand the full extent of the issue. To address this challenge, a methodology was developed to track farmland conversion. The most accurate data available for assessing the conversion of prime agricultural lands to non-farm uses are official plan amendments, which must be approved before any development can begin. This session will provide an overview of an ongoing research project to clarify and characterize the conversion of prime agricultural land in southern Ontario. Previous research has tracked changes in the conversion of prime agricultural land in southern Ontario from 2000 to 2016. This research extends that period and uses the same methodology to cover the latest census period, from 2017 to 2022. By updating the data and tracking changes in the conversion of prime agricultural lands over a longer period, this research will provide a more comprehensive picture of the issue. This data can help inform policies and strategies that support the preservation of prime agricultural lands and the growth of the agri-food sector in southern Ontario.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».