Understanding How Canadian Producers Use Information Sources to Inform Their Adoption of Beneficial Management Practices
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of beneficial management practices (BMPs) by producers can support both environmental and financial sustainability in the sector. Current literature shows that behavioural factors shape BMP adoption decisions within economic constraints, making behavioural approaches crucial to advancing BMP adoption. However, there is limited literature available in the Canadian context about the role of specific actors, and the behaviours and attitudes of producers. Research was conducted to help fill this gap. The purpose of the research was to identify producers’ attitudes related to adopting new practices; How producers seek out, trust, and use information sources to support their adoption of new practices; How producers gain information from agrologists and other professional experts. A quantitative phone survey of 1,015 Canadian producers was fielded from March-May 2024. Responses were weighted by region and farm revenue. A pre-analysis plan was established, although additional exploratory analyses were also undertaken. The analysis revealed a number of confirmatory and novel findings, such as greater interest in adapting to extreme weather is associated with greater adoption of BMPs after controlling for other factors. Producers who gather information from in-person events and peers are more likely to adopt BMPs compared to farmers who rely more on vendors and newsletters. Producers recall agrologists working independently or for non-profit organizations providing more information about a new practice’s day-to-day impacts and risks than agrologists working for input suppliers or governments. These findings offer a range of policy implications, such as better aligning communications with producer goals and producer learning and relying more on interactive modes of knowledge transfer from trusted sources as a means of support BMP 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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».