Participatory Systems Mapping. Drivers and Barriers identification in adopting BMP for potato producers in Southern Ontario using Gephi Visual
Notice bibliographique
Résumé
Regional agricultural systems, such as the Ontario potato sector, are economically vital to Canada’s agri-food economy but increasingly challenged by climate change, market volatility, and rising production costs. Best Management Practices (BMPs) offer promising strategies for enhancing sustainability in the sector; however, adoption by producers remains inconsistent. Inconsistency is shaped by a complex interplay of social, economic, and environmental factors, yet how these dynamics operate across different farm scales (i.e. small, medium, and large) remains poorly understood. This critical knowledge gap is addressed by employing a participatory systems mapping approach, combined with network analysis using Gephi, to investigate the factors influencing BMP adoption among Ontario potato producers. Through Focus groups discussions and stakeholder engagement, the research identifies distinct patterns across farm scales: small-scale producers rely heavily on social networks, knowledge sharing, and crop’s diversification strategies; medium-scale producers face challenges related to market access and regulatory compliance; and large-scale producers are primarily influenced by economic efficiency and corporate’s buyer requirements. The findings underscore the limitations of one-size-fits-all policy frameworks, revealing the need of tailored, context specific interventions that account for the specific pressures and motivations of different producer typologies. By illuminating the scale-dependent dynamics shaping BMP adoption, this study contributes critical insights for policymakers, researchers, and industry stakeholders to advance sustainable agricultural practices in Canada’s potato sector and beyond.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».