Manure use benefits and barriers according to agricultural stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using manure as a crop fertilizer promotes recycling of locally available organic nutrients and reduces needs for manufactured inorganic fertilizers. However, the factors that motivate and constrain manure use are unclear. To explore stakeholder perceptions, we designed a quantitative survey assessing potential benefits and barriers to manure use, knowledge of manure impacts, and preferred information resources. Using mailing lists and mass media, we distributed the online survey to a broad sample of crop farmers, animal feeding operation managers, and public and private sector advisors in the United States and Canada ( n = 709 responses). In addition to computing descriptive statistics, we examined associations between participant role and years of experience with response choices using cumulative logistic and log‐binomial models. Overall, respondents rated manure as highly beneficial to crop yields, soil fertility, soil physical properties, and soil biological properties, but shared mixed perceptions regarding the impacts of manure on environmental quality. The most frequently identified barriers to manure use were (1) the cost of manure transportation and land application, (2) odors and air quality impairment, and (3) the timeliness of manure application. Respondents reported they were likely to use scientific information sources and their professional networks in making manure nutrient management decisions. Additionally, we found that role and years of professional experience were often associated with response choices, illustrating distinct extension and education needs of different stakeholder segments. Our results indicated wide recognition of manure benefits to crop yields and soil properties and suggested that practical barriers may often limit manure use.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».