Heterogeneous Motivations and Challenges of Regenerative Agriculture in Saskatchewan: Insights from Case Studies and Bioeconomic Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative agriculture is an alternative farming system proposed to improve soil health, improve economic sustainability, and mitigate climate change. There are a set of principles commonly agreed upon that help guide producers: limit disturbance, armour the soil, increase plant diversity, keep living roots in the soil, integrate livestock and crop operations, and understand the farm context. Regenerative agriculture is a flexible farming system that can be adapted to producers’ capabilities and conditions. The purpose of our project is twofold. The first is to gather information about the use of regenerative agricultural practices in Saskatchewan. We interview producers throughout Saskatchewan who have experience with regenerative agriculture. We ask a series of questions about their specific practices, barriers faced, and advice for future producers. The information will be shared with the Ministry of Agriculture to support producers interested in regenerative agricultural practices. The second objective is to create a renewable resource model to understand and model the economic motivations of the case studies. Regenerative agricultural practices focus on soil health management and are a large reason for why many adopt these practices. We construct a model where the representative farmer maximizes the net present value of annual net returns by choosing the amount they are willing to invest into building soil carbon stock, subject to the state of a farmer’s lands, defined by soil carbon content. The purpose of the model is to better understand the fundamental trade-off between short-term economic profits and long-term improvement in soil health. We develop a framework that can be applied in the decision-making process for a producer to adopt regenerative agriculture. Our model demonstrates that only farmers in select circumstances will opt-in to regenerative farming without a significant subsidy or cost-sharing program.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».