Farmer perceptions of regenerative agriculture in the Corn Belt: exploring motivations and barriers to adoption
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative agriculture has been proposed as a sustainable approach that balances environmental and economic trade-offs in farming. However, regenerative agriculture lacks a consistent definition and implementation, and there is a need for context-specific information on adoption. In our study, we evaluated farmer perceptions in an economically depressed region on the Indiana-Ohio border. Guided by diffusion theory, we explored definitions of regenerative agriculture and motivations and barriers to adoption using an online pre-survey (n = 49) and exploratory, in-depth interviews with early adopters (n = 16) who identified themselves as using regenerative agriculture. Early adopters defined regenerative agriculture as principles and practices that support healthier soils, with an emphasis on livestock and cover cropping. Interviewees noted that environmental and economic priorities were more strongly linked in regenerative agriculture versus conventional agriculture. Motivations were primarily environmental (e.g., soil, water, biodiversity), whereas barriers were primarily economic (e.g., start-up costs, marketing). However, community benefits, such as healthier food and farmer wellbeing, were other motivators. Regenerative practices were perceived as highly observable but lacking in support from the broader community. Further, in economically depressed communities, costs were seen as limiting, especially for livestock integration, which was perceived to have lower trialability versus practices like cover crops. Our analysis reveals that although many farmers would not say they use regenerative agriculture, there is increasing engagement with some associated practices. Financial and marketing support and facilitating information sharing between early adopters and other farmers may increase regenerative practices in economically depressed regions of the Corn Belt.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».