Land fragmentation in southern Ontario: A tragedy of the spatial anticommons
Notice bibliographique
Résumé
Competition between agricultural operations, urban transplants, and ecological interests is changing the nature of property rights and land use in rural Ontario. In a region with valuable ecosystems and climate, soil, and location traditionally well-suited for crop and livestock production, plot sizes are decreasing as land is subdivided and allocated to non-agricultural residential use. Although this practice can increase property value for farmers, Michael Heller’s spatial anticommons may also be observed, such that “each owner receives a core bundle of rights, but in too small a space for the most efficient use” [2]. The purpose of this paper is to introduce a new application of Heller’s anticommons theory, examining how the increasingly patchwork-like distribution of rural land parcels can be expected to affect farm and ecosystem productivity. Ultimately, deadweight loss occurs because neither agricultural nor ecological economies of scale can be recognized on plots that are too small for efficient use. Using rural planning reports and habitat ecology studies, trends in the fragmentation process are described and compared to the aims of provincial land-use policy, including the Provincial Policy Statement, the Greenbelt Act, and the Places to Grow Act. While the goals of farmers and conservationists may at times seem discrete or incompatible, the anticommons framework may be used to identify shared challenges. Thus the two parties might consider how collective action could be used to overcome the difficulties of reuniting subdivided tracts of land.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».