Regional Variety Trials: Reducing Information Asymmetries in the Western Canadian CWRS Wheat Industry
Notice bibliographique
Résumé
In Western Canada, publically funded Regional Variety Trials (RVTs) enable informed comparisons of Canadian Western Red Spring (CWRS) wheat varieties. RVTs allow for the publication of an annual provincial Crop Variety Guide, producing information on yield, days to maturity, and quality enhancing factors. The annual guide plays an important role in reducing information asymmetries between CWRS wheat breeding institutions and the producers who adopt the varieties. Since RVTs are government funded, and the value of RVTs information is unknown, governments often face pressure to reduce funding into the performance trials. In order to estimate the value of RVT information, a benefit/cost analysis will serve to quantify the economic impact of the public investment in order to better inform the process of resource allocation. A neo-classical profit maximizing framework is used to identify factors that drive farmer adoption of varieties. The framework utilizes real options to incorporate the sunk cost associated with adoption. Variety yield expectations are developed within a Bayesian learning framework. Theoretical relationships are used to develop an econometric model of variety adoption, which is then estimated using CWRS wheat variety data from 1972 to 2011. The variety adoption model, which included a period of disadoption, fits the data well. A number of factors including expected yield, days to maturity, time since varietal release, number of varieties available per year, breeding institutions, and quality resistance factors are assessed and found to be statistically significant. The parameter estimates from the econometric model are used to estimate the economic benefits of RVT testing using counterfactual scenarios. The counterfactual scenarios simulate variety adoption for cases where variety tests provide less reliable information. Expectations are revised using Bayesian decision theory based on the accuracy of information being provided to producers. The benefits are estimated by comparing revenue functions of historical data to counterfactual scenarios. Benefit/cost ratios are calculated, comparing the benefits to the cost of implementing RVTs in Western Canada. The results of the benefit/cost analysis indicate the benefits of accurate CWRS wheat yield expectations far outweigh the cost of producing the information. If the reliability of yield information was reduced by 50 percent in the absence of RVTs, Western Canadian farmers would forgo $70.7 million in revenue each year by growing lower performance CWRS wheat varieties. In this case, each $1 invested in RVT returns $63 to producers, or has a benefit cost ratio of 63 to 1. With this large benefit/cost ratio a strong case can be made to government or producers to maintain RVT funding.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».