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Enregistrement W1498162090 · doi:10.22004/ag.econ.52727

Environmental and Economic Impact Assessments of Environmental Regulations for the Agriculture Sector: A Case Study of Hog Farming

2006· preprint· en· W1498162090 sur OpenAlexaboutno aff
Cher Brethour, Beth Sparling, Terri-lyn Moore, Delia Bucknell

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgriculturePillarBusinessEnvironmental impact assessmentAgricultural economicsNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental protectionEconomicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-year research study was established under the environmental pillar of the Agriculture Policy Framework (APF) to evaluate the role and impact of existing farm level environmental regulations administered by local, provincial, federal governments. The Phase 1 study entitled "Inventory and Methodology for Assessing the Impacts of Environmental Regulations in the Agricultural Sector" was released in March 2006 on AAFC online. There is a growing concern about the impact and effectiveness of environmental regulations, specifically impact on the competitiveness of primary agriculture. Empirical analysis is required to better understand the exact role that agri-environmental regulations play in determining a farm's cost structure and to compare difference between provinces within Canada. With this purpose in mind, in Phase 2, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC), has commissioned hog case study to increase the policy makers' and industry's understanding of the impact and role of environmental regulations in the farming sector. The study estimated the compliance costs of existing agri-environmental regulations for a newly established -600 sow farrow to finish-hog facility in 2006. It was also assumed that the facility would follow good farming practices (i.e. sufficient land available to absorb the manure from the operation). The results show that environmental regulation compliance costs were generally less than 1% of total annual production cost.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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