OPTIMAL PHOSPHORUS LOADING FOR A POTENTIALLY EUTROPHIC LAKE
Notice bibliographique
Résumé
We are concerned with the management of ecological and economic systems with threshold responses and with several time scales. Although optimal control of such systems is seldom attainable, the form of such optimal controls provides important insights for more practical schemes. Here we optimize the expected discounted net benefits of phosphorus (P) loadings for a potentially eutrophic lake. The benefits accrue to agricultural interests from activities that result in loading, and costs accrue to other interests from the resulting deterioration of water quality. We extend the 1999 results of S. R. Carpenter, D. Ludwig, and W. A. Brock to account for dependence of P recycling upon the concentration of P in sediments. We obtain optimal policies using methods of dynamic programming with two state variables. We find a strong interaction between economic and ecological parameters in determining the optimal policy: the economic discount rate determines whether the time horizon is long or short, and this in turn strongly influences the magnitude of the optimal loadings. Simple policies that neglect dynamics of P in the sediments are inadequate unless the time horizon is short and the dynamics are slow. A stochastic model is essential if there are substantial random fluctuations in loadings. Uncertainty in the determination of the critical P density that triggers recycling cannot be neglected. Our results may be interpreted as a quantitative precautionary principle that takes account of both economic and ecological aspects of the management of the lake. Our results may also be used to illustrate economic ideas such as sustainable development, natural capital, option values, and income.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».