Adapting the Cool Farm Tool for Achieving Net-Zero Emissions in Agriculture in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is responsible for nearly one-quarter of global greenhouse gas (GHG) emissions, with livestock and poultry systems contributing significantly through methane (CH₄), nitrous oxide (N₂O), and carbon dioxide (CO₂). Achieving net-zero agriculture demands tools that not only quantify emissions but also guide management decisions and foster behavioral change. The Cool Farm Tool (CFT) - a science-based calculator for farm-level carbon footprints, water use, and biodiversity - has been widely adopted across Europe and parts of the United States. Yet, despite its proven potential, no Canadian studies have tested or adapted CFT, leaving a major gap in the country’s progress toward climate-smart farming. This paper addresses that gap by presenting the first surveys of poultry and dairy producers in Atlantic Canada as a foundation for tailoring and localizing CFT. Our mixed-methods surveys examined farm practices, feed, manure, energy use, waste management, sustainability perceptions, and openness to digital tools. Results revealed limited awareness but moderate interest in emission tracking: dairy farmers, already accustomed to digital systems such as robotic milking and herd software, were receptive and confident about adopting CFT. Poultry farmers, by contrast, voiced greater concerns over cost, complexity, and uncertain benefits, signaling higher adoption barriers in this sector. These findings highlight both the opportunity and the challenge: while dairy farms appear ready for rapid uptake, poultry requires stronger incentives, clearer value demonstration, and sector-specific customization. We conclude that adapting CFT with regionally relevant data, AI-driven decision support, and supportive policy frameworks could make it a cornerstone for achieving net-zero agriculture in Atlantic Canada.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».