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Enregistrement W1584049742

Coûts et bénéfices, privés et sociaux, des bandes riveraines boisées en milieu agricole

2009· article· fr· W1584049742 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline Simard

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire mesure les avantages et les coûts liés à l'introduction de bandes riveraines boisées, dans le milieu agricole québécois, comme moyen de filtrer la pollution de l'eau par des charges excédentaires en phosphore. Par la méthode de l'analyse avantages coûts, la rentabilité de trois systèmes agroforestiers a d'abord été évaluée d'un point de vue privé. Cette première partie nous a permis de déterminer que les bandes riveraines boisées ne sont pas rentables pour le producteur agricole surtout en raison de coûts d'entretien élevés. Par la suite, le coût privé a été comparé aux coûts et bénéfices sociaux attendus de l'agroforesterie. Les résultats de cette seconde analyse ont montré que les bénéfices sociaux liés à l'agroforesterie en milieu agricole surpassent les coûts. La conclusion principale de ce travail est qu'en introduisant la société dans l'analyse des avantages et des coûts, il a été mis en lumière que les bandes riveraines boisées constituent un moyen efficace de lutte contre la pollution diffuse d'origine agricole et ce, même si elles représentent un coût pour les producteurs agricoles. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Analyse avantages coûts, Biens et services environnementaux, Agroforesterie, Bandes riveraines, Culture de maïs, Amélioration de la qualité de l'eau, Cyanobactéries, Baie Missisquoi, Coûts privés, Bénéfices sociaux.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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