Environmental Multifunctionality of Paddy Fields in Taiwan- A Conjunction Evaluation Method of Contingent Valuation Method and Analytic Network Procedures
Notice bibliographique
Résumé
This study uses the benefit and value assessment method, in conjunction with a Contingent Valuation Method (CVM) and Analytic Network Procedures (ANP), through the use of questionnaires, to assess the preference structure and relative weight scales that are assigned to the multifunctionality function and production output benefits that are derived from paddy fields. The monetary benefits associated with the multifunctionality of paddy fields are as below:1) Benefits from production are NT$20.97 (NT$1 about US$0.03385) (US$0.71), from 1kg of rice, 2) Benefits to food safety and reliance are NT$36.38 (US$1.23), from 1kg of rice, 3) Benefits to cultural heritage and community development are NT$13.51 (US$0.46), from 1kg of rice, 4) Benefits to recreation and landscape are NT$12.34(US$0.42), from 1kg of rice, and 5) Benefits to environmental conservation are NT$25.4(US$0.86), from 1kg of rice. The ratio of nonmarket/rice production is 4.18. The monetary benefits constitute the gross domestic product (GDP), for rice production. These benefits from all five categories constitute the green gross domestic product (Green GDP), for rice production. This study calculated the Green GDP, for rice production, which included the market price of rice production and the non-market value of the multifunctionality of paddy fields, which generated NT$158 billion (US$5.3483 billion), in 2008. The ratio of rice production output to real production output, as defined by this study, obtained a result close to 1(0.97), showing that the benefit assessment for market goods and non-market goods, in conjunction with ANP and CVM, is a reliable assessment method, which should be promoted in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».