Agritourism as Rural Development andFarm Diversification: A Southwest Ontario Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The character of many Canadian rural regions is changing rapidly as, on one hand, many farms become larger, more specialized and more embedded in a global food system while at the same time (ex)urban actors increasingly influence rural economies with new expectations of rural spaces. The latter are creating new possibilities for those family farms who are seeking a different path than corporatization and intensification. Agritourism is one strategy used by small to medium sized farms to capitalize on these new possibilities while simultaneously remain within the agricultural sector. Considering this context, this research aims to understand and document the role of agritourism as a form of farm diversification and rural development in Essex County, Ontario. This was accomplished through a discourse analysis of the County’s 2016 agritourism-related marketing materials and semi-structured interviews conducted with agritourism farm owners, winery owners, and representatives of the destination marketing organization (DMO). The results highlight the many facets of collaborative tourism development between wineries, agritourism farms, and tourism organizations. Differentiated marketing exists between food, agriculture, and wine, which may reflect the active collaboration between winery owners and the DMO to co-create a wine destination and the tendency of many agritourism farms to work in silos and cultivate a personal niche without regard for regional branding or destination creation. However, noted convergences and divergences between marketing strategies and farmers’ perceptions of the role and services of agritourism indicate potential missed connections and opportunities for the developing tourism destination to leverage its local resources more fully.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».