Adoption of Integrated Crop-Livestock in Canada: Does Policy Have a Role?
Notice bibliographique
Résumé
Increasing environmental concerns, production volatilities, and risks associated with farming have led to growing calls for more sustainable farming methods. One suggested approach is the adoption of integrated crop-livestock production systems (ICLS), which can be a more economically and environmentally sustainable method of production. Yet, ICLS adoption, either as a single operation or partnership between two or more farmers, in developed countries, including Canada, remains low despite evidence from field-trial data demonstrating the benefits. This study provides evidence for the causes underlying the low interest and adoption of ICLS practices among farmers and beef cattle ranchers in the most agriculturally intensive regions of Canada. First, we use a nested constant elasticity of substitution (CES) production function to model the influence of farmers’ profit-maximising behaviour on their choice of ICLS. Second, we deployed a survey with a discrete choice experiment and used multinomial and mixed logit models to assess willingness to adopt and the likelihood that specific policy interventions would lead to more socially desirable outcomes. The results showed that a lower percentage (35%) of respondents are familiar with ICLS practices, and the low level of ICLS adoption is caused by the lack of infrastructure, high labour requirements under ICLS, and insufficient knowledge of ICLS, among others. Additionally, respondents’ choice of ICLS partnership is influenced by partners’ familiarity, the potential cost change of adopting ICLS, the expected improvement in soil or beef cattle productivity, the value of monetary exchange between farmers, farmers’ knowledge of ICLS, and the availability of cost-sharing pro-grams or incentives between the government and farmers. Given the above, it is recommended that farmer-led groups be created to facilitate knowledge sharing between farmers while providing a platform for farmers to become familiar with one another. Also, the provision of incentives to farmers and ranchers through a cost-sharing program could defray the initial cost of ICLS and increase adoption.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».