Economic Impact Assessment of Irrigation Development and Related Activities in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Irrigation development is a capital-intensive process, which must compete with other uses for capital resources at the provincial level. In order to make a decision in favour of irrigation development, policy-makers must know if irrigation development is good only for the irrigators or is in the best interests of society as a whole, particularly in the rural Manitoba context. This study was undertaken to estimate the external (beyond irrigators) economic impacts of irrigation development. A regional input-output model, coupled with an employment model, was used for this estimation. All activities were broken down into those for the investment phase and those for the production phase. Investment phase activities bring forth economic impact only once, whereas those from the production phase are recurring in nature and last as long as the productive life of the capital assets. Results indicate that irrigation creates a significant amount of economic externalities in rural Manitoba: 7,349 jobs are created during the investment phase (about 735 per annum, assuming a 10-year adoption period), while during the production and processing phase 1,981 jobs per annum are created; 411 jobs at the farm level. Thus, for every job at the farm level, there are an additional 5.5 person-years of employment created during the investment, production and processing of irrigated products. Similarly in terms of gross domestic product, every hectare of irrigation generates an additional $10,680 worth of new wealth in the non-farm economy of Manitoba.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».