Net loss: A cost-benefit analysis of the Canadian Pacific salmon fishery
Notice bibliographique
Résumé
This article applies cost-benefit analysis to the Canadian Pacific commercial salmon fishery. It demonstrates that government policies to preserve the fishery have resulted in higher net social costs than would have resulted from a "do nothing" policy, notwithstanding the rent dissipation associated with unconstrained resource exploitation. The value of landings and the private costs of the harvest over a cycle (1988-1994) are calculated. On average, fishers extracted rents of C$34.7 million (in constant 1995 Canadian dollars) annually. The public costs of enhancing the resource and organizing and policing the harvest are estimated. When these costs are included in the calculation, net benefits drop to an average of negative C$55.6 million annually. This translates into a net present value (NPV) of the salmon fishery of negative C$784. The effects on NPV of both modest policy changes implemented in 1996-1997 and of a more dramatic but credible fleet rationalization program are provided. The results indicate that further policy change is called for. More generally, the study shows that policy reform that would significantly benefit both the private sector (through reduced rent dissipation) and the public sector (through reduced government expenditures) can be surprisingly difficult. © 2000 by the Association for Public Policy Analysis and Management.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».