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Enregistrement W1991015289 · doi:10.1111/j.1744-7976.2010.01212.x

Agricultural Land‐Use Change in Prairie Canada: Implications for Wetland and Waterfowl Habitat Conservation

2011· article· en· W1991015289 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Benjamin S. Rashford, Christopher T. Bastian, Jeffrey G. Cole

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlHabitatHabitat conservationWetlandGeographyWetland conservationAgricultureConservation Reserve ProgramSubsidyLand useAgricultural landEcologyAgroforestryFisheryEnvironmental protectionEnvironmental scienceBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands and waterfowl in the prairie pothole region (PPR) of North America are inextricably linked to agriculture. Government and private agencies must therefore understand agricultural land‐use change to implement effective conservation. We develop a land‐use model to predict the proportion of land in eight agricultural uses in Alberta, Manitoba, and Saskatchewan. We then use the model to simulate future land use to better understand the potential impacts of agricultural land‐use change on wetland and waterfowl habitat. We also simulate acreage‐based subsidy programs to investigate their potential effectiveness as conservation payment programs. Last, we compare predicted subsidy impacts across space with waterfowl densities to highlight the potential for spatial targeting to increase conservation cost‐effectiveness. Our results indicate that agricultural expansion and intensification are likely to continue, with a predicted increase of over 10 million acres of intensive spring crops. Predicted conversion of pasture land (which contains the most productive wetlands and waterfowl habitat) is heterogeneous across Canada's pothole region, suggesting the potential for spatially targeted conservation programs. Simulations of alternative conservation targeting strategies indicate that limited conservation dollars should be targeted toward high‐quality habitat that is at relatively low risk of converting. Les milieux humides et la sauvagine dans la région des cuvettes des Prairies d’Amérique du Nord sont inextricablement liés à l’agriculture. Les organismes gouvernementaux et privés doivent comprendre les changements dans l’utilisation des terres agricoles afin de mettre en place des mesures de conservation efficaces. Nous avons élaboré un modèle d’utilisation des terres pour prédire la proportion de terres qui seront affectées à huit usages agricoles en Alberta, au Manitoba et en Saskatchewan. Nous avons ensuite utilisé le modèle pour simuler l’utilisation future des terres afin de mieux comprendre les répercussions éventuelles des changements dans l’utilisation des terres agricoles sur les milieux humides et l’habitat de la sauvagine. Nous avons également simulé des programmes de subvention établis en fonction des superficies pour évaluer leur efficacité potentielle en tant que programmes de paiements pour encourager la conservation. Nous avons finalement comparé les répercussions prévues des subventions dans toutes les régions avec la densité de sauvagine pour montrer le potentiel du ciblage spatial comme moyen d’accroître le rapport coût‐efficacité de la conservation. D’après nos résultats, l’expansion et l’intensification de l’agriculture risquent de se poursuivre avec une augmentation prévue de plus de dix millions d’acres consacrées aux cultures de printemps. La conversion prévue de pâturages (où les milieux humides et les habitats de sauvagine sont les plus productifs) est hétérogène à la grandeur des cuvettes des Prairies canadiennes, ce qui laisse entrevoir la possibilité d’instaurer des programmes de conservation spatialement ciblés. Les simulations de différentes stratégies de conservation ont indiqué que, compte tenu des ressources financières limitées, les efforts devraient cibler les habitats de grande qualité qui risquent peu d’être convertis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,032 · 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

Citations47
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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