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Enregistrement W1892990250 · doi:10.1111/cjag.12087

Environmental Stewardship and Technical Efficiency in Canadian Prairie Canola Production

2015· article· en· W1892990250 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ali D. Cagdas, Scott R. Jeffrey, Elwin G. Smith, Peter C. Boxall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaInefficiencyProduction (economics)AgricultureStewardship (theology)Agricultural scienceAgricultural economicsEnvironmental scienceComplementarity (molecular biology)BusinessCroppingEnvironmental resource managementEconomicsGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines beneficial management practice (BMP) adoption and technical efficiency for canola producers in the Canadian Prairie Provinces. A Just‐Pope stochastic frontier production function is estimated using data from a survey of canola producers. Yield is modeled as a function of nutrients and precipitation. A linear inefficiency function includes farm specific variables and a set of binary variables representing BMP adoption. BMP variables for nutrient management planning and precision farming are positively related to technical efficiency while results for the other BMP indicators are mixed. Model estimates appear to be significantly influenced by moisture problems that occurred through the Prairie region during the 2011 cropping year. The study results suggest that for Western Canadian canola producers, there is potential complementarity for some BMPs in terms of improving technical efficiency while simultaneously advancing environmental stewardship.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,170
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.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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