Stakeholder Perceptions of Pluralistic Extension and Advisory System in Ontario
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ontario's agricultural extension and advisory services (EAS) have transitioned to a pluralistic system, driven by evolving challenges. While new methods and structures exist, stakeholder perceptions of advisory effectiveness remain largely unexplored. This paper discussed synthesis of three interconnected Q-methodology studies to understand stakeholder prioritization of advisory methods, evaluation of pluralistic EAS performance, and assessment of advisory source usefulness. Forty-nine purposively selected stakeholders completed online Q-sorts via Qualtrics. Principal component analysis and qualitative insights revealed distinct perspectives. Study 1 identified three method preferences: Factor 1 (Personalized)—producers emphasized one-on-one, farm-specific consultations for tailored solutions; Factor 2 (Digital)—researchers and tech-oriented advisors valued webinars/apps for scalability; Factor 3 (Traditional)—advisors prioritized field days/printed materials for trust-building. Study 2 on system performance revealed three viewpoints: Perspective I prioritized service quality; Perspective II demanded integrated governance and quality; Perspective III linked governance structures to method selection to resolve redundancy and bias. Study 3 found 42% of stakeholders preferred an integrated approach; others leaned toward formal-only sources or peer-oriented networks, noting concerns over information impartiality in informal channels. Optimizing Ontario’s pluralistic EAS requires: (1) cohesive governance frameworks fostering actor collaboration and transparent accountability; (2) hybrid advisory models balancing in-person and digital delivery; and (3) structured pathways to enhance reliability of informal sources while preserving their trust-based relationships.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle