Rancher adoption and perception of greenhouse gas reducing practices in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada is home to over 39,000 beef farms and feedlots that are home to over 3.77 million beef cows. Beef cattle have a much larger carbon footprint compared to many other animal protein products. Given this context, it is important to understand producer mindsets regarding ranching practices and how they may help mitigate GHG emissions. Data for this paper was collected from two separate producer surveys that asked ranchers across Canada questions about their specific production practices and attitudes toward greenhouse gas emissions. Using this data, I apply cluster analysis techniques to identify four distinct groups of beef producers who vary on their willingness and ability to invest resources into changing practices to limit the production of greenhouse gasses (Willing and able, generally neutral, willing but unsure, and High Complexity Low Ability). In general, I find that there is a great deal of current adoption of management practices that have been shown to reduce greenhouse gas emissions. However, adoption is predicated on the impact of adoption on firm profitability as many respondents indicated that they would not be willing to change practices if these practices did not improve profitability. Greater adoption could be achieved through increased awareness relating to practices that have positive environmental impacts, particularly as they relate to greenhouse gas reduction and mitigation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».