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Enregistrement W2058587391 · doi:10.1093/aepp/ppt016

The Disadoption of rbST and Its Economic Impact: A Switching Regression Approach

2013· article· en· W2058587391 sur OpenAlexaff
Henry An

Notice bibliographique

RevueApplied Economic Perspectives and Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEconomic Research Service
Mots-clésProfitability indexMultivariate probit modelEarningsBivariate analysisObservabilityEconometricsEconomicsOrdered probitAgricultural scienceStatisticsMathematicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper focuses on the disadoption of rbST and addresses two key questions related to rbST use and its effects on dairy profitability. First, what are the determinants of the disadoption decision, and do they differ from those of the adoption decision? Second, do the earnings of disadopters differ from those of current adopters? Using a nationally representative dataset of U.S. dairies from 2010, a bivariate probit model with partial observability and an endogenous switching model is estimated. Consistent with other studies, the results show that rbST use does not have a statistically significant effect on dairy profitability. However, within the group of producers who have adopted rbST, I present some empirical evidence that disadopters are doing worse off than those who are still using rbST.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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