Facteurs influençant l’adoption de bonnes pratiques agroenvironnementales par les producteurs de grandes cultures dans le bassin versant de la rivière châteauguay
Notice bibliographique
Résumé
Le bassin versant de la rivière Châteauguay est un ensemble géographique situé dans le sud du Québec. Le territoire de ce bassin est consacré à 59 % à l’agriculture, dont une grande proportion aux grandes cultures de type maïs-grain, soya, blé, avoine et canola. L’intensification des pratiques agricoles sur ce territoire a inévitablement engendré des problèmes environnementaux tels que la dégradation de plusieurs milieux naturels. On constate cependant, depuis quelques années, une volonté grandissante de la part des producteurs agricoles de réduire leurs empreintes sur l’environnement. Malgré cette volonté croissante, plusieurs pratiques agroenvironnementales sont encore peu répandues dans le milieu. L’objectif de cet essai est donc de déterminer les facteurs qui limitent l’adoption de bonnes pratiques par les producteurs de grandes cultures. À priori, une revue de littérature a permis de déterminer les principaux facteurs qui influencent l’adoption de bonnes pratiques. Ces facteurs sont en ordre d’importance : les considérations économiques, la réglementation et les politiques, l’expertise et le support technique et les facteurs sociaux et psychologiques. Considérant le poids et le type d’influence (positive, négatif ou neutre) de chacun de ces facteurs une analyse multicritère a été effectuée afin de déterminer les pratiques les plus susceptibles d’être adoptées par les producteurs agricoles. Les pratiques règlementées ont obtenu le plus haut pointage suivi des pratiques les plus rentables. Afin de valider ces résultats, une enquête sous forme de questionnaire, a été réalisée auprès de 6 conseillers de clubs-conseils en agroenvironnement du bassin versant de la rivière Châteauguay. Cette étude de cas a permis de confirmer la grande influence des facteurs économiques sur les producteurs de grandes cultures. Les facteurs sociaux et psychologiques sont arrivés en seconde position. Ainsi, les interventions auprès des producteurs de grandes cultures devraient être faites en considérant l’influence marquée de ces facteurs. L’aide financière octroyée par les divers programmes gouvernementaux devrait être plus accessible et généreuse. Finalement, les efforts des producteurs agricoles devraient être davantage publicisés.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».