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Enregistrement W7117261067 · doi:10.21083/caree.v1i1.8942

Sustainable Energy Solutions for Greenhouse Agriculture: The Role of Ag Energy Co-operative to Producers of Ontario’s Vegetable Sector

2025· article· W7117261067 sur OpenAlexaffabout
Paul Asare Anim

Notice bibliographique

RevueCanadian Agri-food & Rural Advisory Extension and Education Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisSustainabilityStakeholderGreenhouseAgricultureGreenhouse gasNonprobability samplingEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian greenhouse vegetable industry has taken nearly 100 years to develop its current strong position. The industry began in two (2) cities, namely Leamington and Brampton in Ontario, around 1910-1920. Growing vegetables such as cucumber, tomatoes, and peppers in greenhouses in Ontario uses much energy, and the practice is becoming difficult because of how expensive it is in terms of costs. This research analyzes the strategy used by AG Energy Co-operative to assist greenhouse vegetable producers in Ontario in their efforts to use sustainable energy. While agricultural energy cooperatives are becoming increasingly significant, there has been little research conducted in this area. The study employs a SWOT analysis to identify the strengths of an AEC, potential areas for improvement, and its effects on external opportunities and threats. Information for the research is gathered by studying AECs, discussing essential topics in semi-structured interviews with staff, cooperative members, and energy policy experts, and examining related documents and policies. The study will employ purposive sampling to ensure that those with relevant knowledge and experience of AEC’s operation and the broader energy experts are included. A selection of 20-15 individuals from various stakeholder categories will be used to capture a broad range of perspectives. Data will be coded and categorized into SWOT themes to assess how the cooperative operates, identify the problems it faces, and determine opportunities for innovation. The research is meant to provide relevant insights into AEC’s achievements in energy efficiency, cost control, policy support, and sustainability in greenhouse farming. The results will offer useful advice to policymakers, producers, and cooperative leaders who want to increase the use of sustainable energy in agriculture.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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