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Enregistrement W1559063672 · doi:10.1017/s1068280500001866

Willingness to Pay for Water Quality Improvements in the United States and Canada: Considering Possibilities for International Meta-Analysis and Benefit Transfer

2010· article· en· W1559063672 sur OpenAlexafffundabout
Robert J. Johnston, Paul J. Thomassin

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Resource Economics Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésWillingness to payMultinational corporationMeta-analysisMetadataQuality (philosophy)Public economicsPreferenceConjoint analysisEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEconomicsBusinessComputer scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a multinational meta-analysis estimated to identify systematic components of willingness to pay for surface water quality improvements, developed to support benefit transfer for Canadian policy development. Metadata are drawn from stated preference studies that estimate WTP for water quality changes affecting aquatic life habitats—a type of study with few Canadian examples. The goals of this paper are to assess the properties of a multinational (United States/Canada) meta-analysis compared to a single-country (U.S.) analog; illustrate the potential information that may be derived as well as the analytical challenges; and assess the performance of resulting meta-functions for benefit transfer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,240
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,240
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,017
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations59
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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