Best Management Practices and the Production of Good and Bad Outputs
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural activities simultaneously produce good and bad outputs. A translog cost function is used to evaluate the cost associated with reduction of chemical runoff and how it is influenced by the scale of crop and animal production. The results show that reducing runoff entails increasing costs and that these costs decrease with the level of crop production, but are unaffected by the level of animal production. The estimates of the cost elasticities of Best Management Practices (BMPs) were all positive, but many have large standard errors that imply that the true elasticities can be much lower or much higher. Also, the cost elasticities decrease with the scale of crop production for most BMPs whereas the scale of animal production has the opposite effect for crop rotation and herbicide control practices. Our results reaffirm that there are economies of size in production. L’agriculture produit de bons et de mauvais extrants. Une fonction de coût translog est utilisée pour évaluer les coûts associés à l’amélioration de la qualité de l’eau en réduisant les problèmes de ruissellement et de transfert de nutriments. Nous évaluons comment ces coûts changent avec les niveaux des productions animales et de cultures. Nos résultats indiquent que la réduction des transferts de nutriments est coûteux mais que l’élasticité‐coût décroit avec la valeur des cultures produites tout en étant indépendant de l’envergure de la production animale. Les élasticités‐coût associés aux pratiques environnementales (PE) sont positives et ont de grandes erreur‐types, ce qui veut dire que les vraies élasticités peuvent être beaucoup plus grandes ou plus petites. Les élasticités‐coût pour la plupart des PE diminuent avec la production de cultures produit tandis que la taille de la production animale a un effet contraire sur les élasticités pour la rotation de cultures et le contrôle des herbicides. Nos résultats confirment qu’il existe d’importantes économies de taille à exploiter en agriculture.
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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 | 0,000 | 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 ».