“Why would a farmer pay more money to use something that’s not gonna give them anything back”: Identifying gaps and opportunities to promote regenerative agriculture in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context Regenerative agriculture (RA) is increasing in popularity despite a lack of consensus on an agreed definition, creating challenges promoting the approach and developing policies to support its adoption. Objective This paper highlights findings from a RA study in Alberta, Canada conducted to understand the opportunities for RA and to inform effective policy design and implementation. Methods Data were gathered from 14 participants through in-depth semi-structured interviews who represented various stakeholder groups with diverse knowledge and experience related to RA in Alberta. Data from these interviews were coded and thematically analyzed to generate our findings. Results and conclusions The findings reveal that defining RA requires a context-specific approach that considers regional conditions and individual farmer needs. Key barriers to the implementation of RA practices include Alberta's climate, short growing season and a lack of producer knowledge. Insufficient inclusion of diverse perspectives in agricultural policymaking, disincentives for early adopters of RA and the lack of incentives for farmer participation in policy discussions are identified as policy gaps requiring adjustments. Significance The findings highlight the need for tailored policies that accommodate the diverse needs of farmers while promoting the principles of RA. This study provides valuable insights into how farmers perceive government policies related to RA, offering policy recommendations to help develop more effective strategies to overcome barriers and promote the expansion of RA in Alberta.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».