Navigating the Digital Frontier: An Exploration of Technology Adoption in Ontario's Rainbow Trout Farming Industry
Notice bibliographique
Résumé
Rainbow trout farming in Ontario, Canada, has seen a relatively low adoption of digital technology, despite the potential benefits that technology can bring to the industry, such as improved efficiency, enhanced traceability, and better decision-making capabilities. Recognizing the significance of digital technology in management decisions, this study analyzed the viewpoints of farmers, researchers, technology providers, and other stakeholders to comprehend the hindrances preventing rainbow trout producers from adopting digital technology. Utilizing Q-methodology with various stakeholders, this study endeavors to uncover the critical factors obstructing technology integration in Ontario's rainbow trout farming operations. The study will focus on understanding the current state of technology adoption, the reasons for non-adoption, the potential benefits, and the support systems needed to encourage farmers to adopt the technology. The study will also investigate the challenges farmers face when embracing technology, such as a lack of understanding of the technology, high costs, and lack of technical support. Additionally, the study will explore the potential benefits farmers could gain by adopting digital technology and how it can improve their operations. The results of this study will be valuable to policymakers and industry leaders as it will provide a better understanding of the challenges and opportunities associated with adopting digital technology in the rainbow trout farming sector in Ontario, Canada.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».