Leviers d'action et adoption des bonnes pratiques agroenvironnementales par les entreprises agricoles en production végétale au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Un grand nombre d'auteurs et d'institutions gouvernementales s'entendent pour dire que l'agriculture est devenue problématique pour l'environnement à la suite de son industrialisation, vers les années 1950, alors que s'est effectuée la transition d'une agriculture extensive à une agriculture très productive avec une forte consommation d'intrants (Nature Québec, 2011; Ministère de l'Environnement, de la Lutte contre les changements climatiques, de la Faune et des Parcs (MELCCFP), 2003; Leblanc, 2010; Ministère des Ressources naturelles et des Forêts (MRNF), 2007). Ces problèmes écologiques liés à l'agriculture sont également partagés par plusieurs pays dans le monde (Reimer et Prokopy, 2014) et sont parmi les plus inquiétants en Europe et en Amérique du Nord. Beaucoup de mesures sont mises en place pour faire adopter davantage de bonnes pratiques agroenvironnementales par les producteurs agricoles québécois. Un questionnaire Web a été administré à 284 producteurs œuvrant dans le secteur végétal des régions de Chaudière-Appalaches, Centre-du-Québec et Montérégie. Une régression multiple des moindres carrés ordinaire (MCO) a été conduite afin de mettre en relief l'effet de certains leviers d'action menant à une adoption élargie des bonnes pratiques agroenvironnementales. Les résultats ont montré un impact statistiquement significatif pour ce qui est de l'intérêt des producteurs envers les informations liées aux bonnes pratiques agroenvironnementales (BPA) ainsi qu'au fait d'utiliser ces informations. La perception par rapport à l'accessibilité envers les intrants moins nocifs et la participation au plan d'accompagnement agroenvironnemental (PAA) se sont également avérées significatives avec le score d'adoption. En résumé, les leviers informationnels et d'accompagnement ont été trouvés comme étant les plus efficaces pour susciter l'acte d'adoption vers de meilleures pratiques agroenvironnementales. Cette recherche montre que le processus d'adoption est complexe, mais qu'il existe des solutions tangibles et efficaces pour sensibiliser et aider les agriculteurs dans leurs démarches d'adoption.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».