Policy Recommendations for BMP adoption in Ontario's Potato Sector
Notice bibliographique
Résumé
Potato producers in Ontario face individual and structural challenges impacting their operations. Adopting Best Management Practices (BMPs) can improve productivity, profitability, and sustainability of producers in Ontario’s potato sector, but depending on their size and market participation, they have different capacity and willingness to adopt certain BMPs. To support the increased use and adoption of BMPs by farmers throughout the sector this study aimed to understand key drivers and barriers to BMP adoption, and construct a Theory of Change outlining pathways to increase adoption for diverse producers in the sector. Quantitative survey data was triangulated with qualitative data from semi-structured interviews, participant observation and Focus Group Discussion to understand the context, key challenges, and key differences facing farmers. A systems thinking approach was then used to understand key drivers and barriers of BMP use. A Theory of Change workshop was conducted with policy-makers, researchers and practitioners to collaboratively identify the main changes that need to take place to increase the adoption of BMPs in the sector. This study identified that small, medium and large-scale farmers experience different drivers and barriers impacting their operations and BMP use. Different access to resources, market participation, production styles and social networks require that different approaches are required when considering their BMP adoption. This study found that willingness to adopt BMPs largely depends on whether farmers have the capacity and the incentives to adopt and that distinct approaches are required to address the different barriers experienced by small, medium and large-scale producers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».