Aggregates and Agriculture: Understanding the Impacts of Aggregate Production on Agriculture and Identifying Mitigating Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada, aggregate extraction provides economic stimulus for many rural locales, however these operations significantly alter the landscapes upon which they occur and are often considered a nuisance to adjacent land owners. Aggregate operations frequently occur on agricultural land or within close proximity to productive farmland. Given the potentially disruptive nature of aggregate extraction, it is important to understand their impacts on nearby farms so that measures to mitigate these impacts can be developed and implemented. Thus, research is needed that understands the social, economic, environmental and land use impacts of aggregate extraction to help ensure that adjacent agricultural operations prosper, further protecting food security. This research identifies and explores the farm operator’s perspective concerning the impacts of aggregate extraction on crop and livestock production, along with corresponding management practices that can be utilized to mitigate these impacts. A review of literature, case study research, and key informant interviews illustrate potential social, economic, environmental, and land use impacts on agriculture and, as a result, food security. Examples from across the country and internationally provide insight into alternative management practices. Policies regulating aggregate extraction are also explored. The research conducted provides a framework to assist governments, land use planners, and aggregate operators in the management of the relationship between aggregate extraction and agricultural activity. Through the implementation of the identified best management practices, conflict and negative impacts to agricultural production and food security from aggregate operations across Canada can be reduced or mitigated.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».