Comparison of alternative sources of farmland values
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle