Assessment of Circumpolar Agriculture in Canada through an Innovation Systems Approach
Notice bibliographique
Résumé
Circumpolar agriculture is technically feasible and has the potential to improve food sovereignty in many communities of circumpolar Canada. This research project elaborated on the agricultural history of the circumpolar subregions (Yukon, the Northwest Territories, Nunavut, Nunavik and Nunatsiavut) and assessed the current state of circumpolar agriculture. Through the rapid appraisal of agricultural innovation systems (RAAIS) approach, this project also identified the constraints to agricultural development and provided specific entry points for innovation in the circumpolar agricultural system. Stakeholder analysis was used to identify potential study participants and demonstrated that there were a limited number of powerful stakeholders in the circumpolar agricultural system, making it difficult for stakeholders to have their concerns heard and addressed. Analysis of semi-structured interviews identified 24 constraints to agricultural development across the entire study region although their relevance varied between subregions. Secondary data collection corroborated interview data but was limited by the lack of publications pertaining to the subject. In all subregions, economic constraints were the main hindrance to agricultural development and encompassed a lack of human capital, limited capital cost recovery, logistical barriers and high operating costs. The agricultural innovation support system was restricted by the available infrastructure and assets, institutions, capabilities and resources. Agricultural development in circumpolar Canada could be facilitated by developing strategies which strengthen these structural conditions for innovation and increase the stakeholders’ capacity to address constraints to agricultural development. Possible strategies include the establishment of certified postharvest processing facilities, increased access to loans and funding, development of agricultural training programs and local warehousing options for agricultural inputs. With constraints having been identified during this study, further research could elucidate the extent of these constraints through survey administration. This would allow stakeholders to prioritize constraints and develop specific strategies accordingly
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».