Exploring the adoption of beneficial management practices on leased first nations agricultural lands: a modelling approach for integrated nitrogen management
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, beneficial management practices (BMP) are being used to reduce agricultural greenhouse gas emissions, manage environmental risks, and contribute to national climate goals. A key component of BMP is effective nitrogen (N) fertilizer management, which is essential for improving both soil health and economic profitability and reducing environmental risk. This research employed a modelling approach to evaluate the potential adoption of BMPs related to nitrogen fertilizer management in canola production on agricultural lands on the Mistawasis Nêhiyawak First Nation (MNFN) reserve in central Saskatchewan. The MNFN lands have a unique historical and cultural perspective, where systemic barriers to modern agricultural adoption have limited participation of local farmers and shifted agricultural decision making to non-Indigenous farmers who rent Indigenous governed lands—a common arrangement across most First Nations in the region. The modelling exercise serves as a starting point for engaging with tenant farmers on future nitrogen management strategies that more closely reflect community values and desired outcomes for their lands, including the balance of economic viability with environmental stewardship. Two distinct fertilizer application scenarios were simulated: inorganic nitrogen fertilizer and the integrated use of organic and inorganic fertilizers as BMP for canola yield. Results indicate that the combined approach within the context of the integrated nitrogen management regime could increase crop yields. The economic evaluation highlighted the financial viability of nitrogen management BMPs, leading to higher net present values (NPV). Sensitivity analysis revealed the impact of market fluctuations on economic indicators, particularly prices and costs, indicating that BMPs offered greater resilience against price volatility and rising input costs. This study contributes to ongoing efforts to improve nitrogen fertilizer practices in the region and to facilitate adoption of BMPs, particularly on First Nation reserves in Canada, with spillover benefits for the Canadian agricultural sector.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».