Evaluating the Effect of Conservation Policies on Agricultural Land Use: A Site‐specific Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates quantitatively the effect of three policies (payments for cropland retirement, fertilizer use taxes and payments for crop rotations) on agricultural land use in the upper Mississippi River basin. This is done by estimating two logit models of land use decisions using data from the 1982, 1987,1992 and 1997 Natural Resource Inventories. The models predict farmers' crop choice, crop rotation and participation in the Conservation Reserve Program (CRP) at more than 48,000 Natural Resource Inventories sites under each of the three policies. Results suggest that an increase in the CRP rental rates would significantly increase the CRP acreage, but most of the acreage increase would come initially from less fertilizer‐intensive crops. In contrast, a fertilizer use tax would significantly reduce acreage planted to more fertilizer‐intensive crops, and thus would likely be cost effective for reducing agricultural chemical use and pollution. Although an incentive payment for a corn‐soybean rotation would raise acreage of this rotation and reduce the acreage of continuous corn, the acreage response is in general quite inelastic. Cette étude évalue quantitativement les effets rovoqués par les trois politiques (paiements pour le retrait des terres cultivables, taxes sur l'utilisation d'engrais et paiements pour l'alternance des cultures) sur les terres agricoles du bassin supérieur du Mississipi. Ceci est obtenu en évaluant deux modéles logit des décisions sur l'utilisation des terres provenant des données des «Natural Resource Inventories» de 1982, 1987, 1992 et 1997. Les modéles prédisent le choix des cultures des agriculteurs, l'alternance des cultures et la participation du «Conservation Reserve Program (CRP)» dans plus de 48 000 Natural Resource Inventories dans le cadre de chacune des trois politiques. Les résultats suggérent qu'une augmentation des taux de location du CRP accroisse de maniére significative la surface de CRP, mais la majeure partie de cet accroissement de surface provenaient initialement de cultures moins intensives sans engrais. Cependant, l'utilisation d'une taxe sur l'utilisation d'engrais pouvait réduire de maniére significative la surface plantée avec des récoltes intensives utilisant plus d'engrais, et ainsi ce serait sans doute plus économique pour réduire la pollution et l'utilisation de produits chimiques en agriculture. Bien que des paiements incitatifs à l'alternance maïs‐soja réduisent la surface d'une culture continue de maïs et augmentaient la surface de l'alternance maïs‐soja, les résultats aux transformations des surfaces des terres seraient tout à fait rigides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».