MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014856560 · doi:10.5539/jsd.v3n4p118

Can Catch Shares Reduce the US Federal Deficit?

2010· article· en· W2014856560 sur OpenAlexvenueno aff
Dietmar Grimm, Judd Boomhower, Jason Blau

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironmental Defense FundWalton Family Foundation
Mots-clésFederal budgetFisheries managementGovernment (linguistics)BusinessFisheryInvestment (military)Value (mathematics)EconomicsAgricultural economicsNatural resource economicsFinanceFishingBiologyFiscal yearPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is catch shares management of commercial fisheries a good investment for the US federal government? We estimate the federal budget effects of switching US commercial fisheries from traditional management to catch shares, and describe the resulting impact on the federal deficit in net present value (NPV) terms. We examine two existing catch shares fisheries and two traditional management fisheries and estimate that converting to catch shares in theses fisheries could reduce the federal deficit by approximately $165M in NPV. Most deficit reduction comes from income taxes on increased fishermen profits under catch shares, and from mandated cost recovery per the Magnuson-Stevens Act. An additional analysis suggests that the federal deficit could be decreased by an estimated $890M to $1.24B in NPV if 36 of the 44 federal US fisheries adopted catch shares.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetEconomics of Agriculture and Food MarketsTravaux en français237 207