Comment intégrer les pratiques agroenvironnementales à plus grande échelle dans la production maraichère de la MRC de Jardins-de-Napierville en Montérégie?
Bibliographic record
Abstract
L’agriculture conventionnelle a montré ses limites avec le temps et n’est plus un modèle qui peut survivre à long terme. Ce type d’agriculture impacte directement la résilience des écosystèmes et leur biodiversité en dégradant et polluant les sols et les eaux environnantes. Cette agriculture productiviste implique de nombreuses conséquences qui mettent en péril la résilience du système, mais elle reste néanmoins soutenue par de nombreuses parties prenantes. La Montérégie, berceau de l’agriculture du Québec grâce à ses terres noires fertiles, est directement impactée par ces pratiques non durables qui menacent la qualité de ce milieu si précieux. Pourtant, des méthodes plus durables telles que l’agroenvironnement ou l’agriculture régénératrice ont déjà fait leurs preuves, mais elles ne sont pas assez répandues. Alors que des solutions se trouvent sous les yeux des producteurs, pourquoi ne sont-elles pas plus développées ? La problématique étudiée dans cet essai porte sur la compréhension des méthodes d’intégration de pratiques agroenvironnementales à plus grande échelle dans la production maraichère de la municipalité régionale de comté des Jardins-de-Napierville en Montérégie. L’objectif est de cerner les freins qui bloquent les agriculteurs à adopter des méthodes agroenvironnementales. Pour cela, un questionnaire a été envoyé à différents agriculteurs qui ont déjà instauré des pratiques d’agriculture durable au sein de leur entreprise afin de détecter les leviers mis en place qui ont participé à leur réussite. Ensuite, différentes entrevues ont été réalisées avec des parties prenantes comme des clubs-conseils afin de rassembler divers avis sur les potentiels freins empêchant l’établissement de l’agroenvironnement à grande échelle. À la suite d’une analyse sur base de 20 questions plus ou moins urgentes, 8 recommandations sont ressorties grâce à la compilation des entrevues, des questionnaires et des inspirations de cas de réussites à l’étranger. Ces recommandations qui ont pour objectif de transformer le système vers des pratiques davantage durables impactent directement les 4 sphères : environnementale, sociale, économique et de gouvernance. Il s’agit, par exemple, d’un besoin d’informations exhaustives, correctement regroupées avec une totale transparence, une augmentation des mesures collectives, une uniformité des règlements et encourager une multifonctionnalité en aménagement du territoire, etc. Bien entendu, elles ne pourront pas s’effectuer du jour au lendemain. Le système doit changer, mais pour cela les mentalités doivent évoluer. Une capacité adaptative doit être développée pour diminuer les risques et la vulnérabilité du système face aux pressions anthropiques et climatiques. Pour cela, un plan d’action efficace est nécessaire pour garantir une résilience.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".