Assessment of Agri-environmental Extension Services in Canada for Agriculture and Agrifood Canada
Notice bibliographique
Résumé
Agri-environmental extension services are an important part of Canada’s agriculture system, but the extension landscape is changing with a variety of approaches across Canada. This study, commissioned by Agriculture and Agri-Food Canada and prepared by Groupe AGÉCO, provides an overview and an assessment of Canada’s agri-environmental extension services. The study’s objectives were to present an overview of key agri-environmental extension service providers for five regions: B.C, Prairies, Ontario, Quebec and Atlantic Canada; identify the strengths and gaps in the agri-environmental extension offering in each region under study; and propose key recommendations at the national level for improving the Canadian agri-environmental extension services ecosystem. The methodology was built on a desktop and literature review, interviews with representatives of extension delivery organizations (41 informants from 37 organizations across Canada) and a qualitative assessment of each region under study. Five factors were identified as essential for effective agri-environmental extension: long-term strategy and funding, professional training, availability, independence, and links with academia and research organizations. For each region under study, the project assessed agri-environmental extension based on each of these five dimensions. Key findings are presented below: Quebec stands out for the provision of agri-environmental extension in terms of funding, availability, professional training, and independence. Ontario and Saskatchewan distinguish themselves with respect to the strong connections between their provincial governments, academia and research organizations In B.C., more can be done to support producers’ extension needs, particularly in terms of funding and available expertise and capacity. The core recommendation from this review is to secure long-term funding for agri-environmental extension.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».