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Enregistrement W1989404236 · doi:10.1108/00021461211222132

Comparison of alternative sources of farmland values

2012· article· en· W1989404236 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher J. Zakrzewicz, B. Wade Brorsen, Brian C. Briggeman

Notice bibliographique

RevueAgricultural Finance Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Agricultural landAgricultural economicsValue (mathematics)Database transactionAgricultureLand ValuesLand useGeographyLand valueEconomicsStatisticsEcologyDatabaseMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Consistent and reliable data on farmland values is critical to assessing the overall financial health of agricultural producers. However, little is known about the idiosyncrasies and similarities of standard land value data sources – US Department of Agriculture (USDA), Federal Reserve Bank land value surveys, and transaction prices. The purpose of this paper is to determine the differences and similarities of land value movements from three land value data sources. Design/methodology/approach In addition to Oklahoma transaction prices, two survey sources are considered: the USDA annual report and the quarterly Tenth District Survey of Agricultural Credit Conditions administered by the Federal Reserve Bank of Kansas City. The paper describes each data set and identifies differences in data sampling, collection, and reporting. Average values of Oklahoma farmland across data sources are examined. USDA estimates are regressed against quarterly Federal Reserve values across multiple states to determine the point in time represented by USDA estimates. Granger causality tests determine if Federal Reserve land value estimates anticipate movements in USDA land value estimates. Findings It is found that all three data sources are highly correlated, but transaction prices tend to be higher, especially for irrigated cropland and ranchland. USDA land values are reported as representing land values on January first, but instead they more closely represent first and second quarter land values according to a multi‐state comparison to changes in quarterly Federal Reserve land values. Given the finding that first quarter Federal Reserve Bank land values lead USDA land values and that they are published before the USDA release, Federal Reserve land values are a timely indicator of agricultural producers' financial position. Originality/value No previous research has addressed the topic of how various sources of agricultural land values compare.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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