Agricultural Systems Planning:Farmland Conservation policies in Oregon and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
High quality agricultural land is a valuable non-renewable natural resource. Ontario is blessed with some of the best farmland in Canada, but as much of it is located in areas of intense urban growth pressure, it is declining and under continuous threat. Historically, planning for agriculture in Ontario has primarily consisted of identifying and protecting the soils and lands best suited to farming. There is, however, an emerging consensus that this land-based approach alone is not effective in supporting a thriving agricultural sector, particularly in the face of strong urban growth pressures. The Ontario government is now moving towards planning for "agricultural systems" - a more holistic concept which includes the land base, farm operations, and associated business, services, and infrastructure. This policy shift is most evident in its ongoing coordinated review of the four-land use plans relevant to the Greater Golden Horseshoe (GGH)” a region of both unparalleled agricultural lands and tremendous population and growth pressure. While no other jurisdiction has done exactly what Ontario is proposing, others have a longer history of more protective agricultural land policies. Oregon is one such jurisdiction, having adopted very protective policies in the 1970s. This project explores Oregon’s policy and its outcomes for farmland for lessons learned which may be relevant in the GGH as Ontario shifts to an “agricultural systems” approach. Oregon’s Willamette Valley is used as a case study region, its high-quality soils and strong growth pressure making a compelling parallel with the GGH.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».