The impact of climate change on Canadian agriculture : a Ricardian approach
Notice bibliographique
Résumé
Climate change may change the frequency and intensity of weather events which will likely challenge human and natural systems more than normal change. Agriculture is considered one of the most vulnerable systems to climate change. The main goal of this study is to estimate the economic impact of climate change on agriculture in the Canadian prairies and to capture the impact of weather conditions on the viability of production systems along with the impact of market price effects by predicting the economic impact of climate change. A two way fixed effects panel model with time and provinces group fixed effects is calibrated to simulate a set of potential climate change and global change in prices on the economics of prairie agriculture. The predicted impact of change in rainfall, increase in temperature and rise in future global market prices indicate that climate change will have complicated nonlinear effects on prairie agriculture. The results of this study also highlight the importance of precipitation for agriculture on the Canadian prairies. Marginal impacts of the evapo-transpiration proxy, rainfall, and July relative humidity indicate direct and positive relationship between agricultural land values and water related climate variables. It verifies that agriculture in the Prairies is very vulnerable to water scarcity and land use and land value strongly depends on the precipitation. The most important finding of this study is that climate change is beneficial for Canadian prairie agriculture except for some south east regions of Alberta. Comparing the results from direct impacts of climate and price changes on land value with the results from indirect impacts through area response estimation reveals that direct impacts of climate and price change increase farmland value by 31% while the indirect impacts from different scenarios increase simulated land value by up to 51%. The results from base and three scenarios in this study reveal that climate change may not be a big threat for prairie agricultural economics if farmers employ appropriate adaptation strategies such as switching between crops and introducing new crops. As a matter of fact, climate change may provide an opportunity for agricultural producers in the prairies to gain from future price and environmental change. To achieve this goal, policies to address climate change concerns need to put a greater emphasis on dealing with water deficit and scarcity. Policies that facilitate access to irrigation and crop choices will help farmers to adapt to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».