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Enregistrement W7000437192

Exploring Farm Succession and Transition Challenges and Opportunities on Wolfe Island

2025· dissertation· en· W7000437192 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupGenerativityAgricultureSustainabilityEcological successionThematic analysisNatural resource
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to identify the following: what challenges and prospects face farm succession and transition on Wolfe Island? And: how might farm succession and transition influence the future of alternative farming on Wolfe Island? Wolfe Island is situated at the entrance of the St. Lawrence River from Lake Ontario, acting as a natural boundary between Kingston, ON and Northern New York State. The majority of farming on the Island is generational beef, corn, grain, and soy farms. Farm succession/transition involves one inheriting the previous owner’s rights and ownership of a piece of land. I used the generativity framework to address these questions, which examines efforts to guide the next generation. Eight interviews and a focus group identified future agricultural pursuits on Wolfe Island. The interviews were categorized into two groups of participants: generational and new farmers. Five generational farmer interviews consisted of the current farmer(s)/farm owners in the family along with an adult relative of the next generation; this structure allowed me to observe dynamics across generations. The three new farmer interviews, involving individuals who have been farming on Wolfe Island for under ten years, allowed for new agricultural perspectives to be obtained. Four interviewees took part in the focus group, where topics surrounding sustainable farming on the Island, including farm livelihoods, environmental health, and local food systems, were discussed collaboratively. Thematic analysis and a combination of inductive and deductive reasoning were used to identify the key ideas and trends emerging across the interviews and focus group. The findings identified how generativity is present regardless of clear or unclear lines of succession or being a new farmer and how strong community connections are the foundation of a robust farming community and integral for the sharing of agricultural knowledge. This research also revealed the challenges farmers face when operating a farm, such as high production costs, and demonstrates how agriculture programs and policies, such as appropriate succession planning guides and supports for new and young farmers, could help mitigate the decline of the farming industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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