Public Responses to Agricultural Disasters: Rethinking the Role of Government
Notice bibliographique
Résumé
We provide a broad overview of the role and history of federal disaster relief in U.S. agriculture. We discuss various economic arguments that may be used as justification for such disaster relief and subsidized insurance programs. In general, we find no persuasive argument that market failure justifies subsidized risk management activities by the government. Important exceptions exist in the case of catastrophic damages to public infrastructure, invasive and communicable disease threats, and the hazards posed by accidental or deliberate contamination of food supplies in that the presence of significant transactions costs may inhibit private market solutions. We also consider a panel VAR analysis of the dynamic interrelationships among market returns and farm program payments conveyed under three different types of programs—disaster assistance, crop insurance, and all other direct payments. An important finding is that disaster and insurance payments appear to imply higher subsequent levels of market income risk in agriculture. This finding is consistent with arguments that subsidized disaster assistance and insurance may lead to greater risk in agriculture. Nous présentons un large aperçu du rôle et de l'historique du programme fédéral d'assistance en cas de catastrophe agricole aux États‐Unis. Nous analysons différents arguments économiques qui peuvent justifier ces programmes d'aide et d'assurance subventionnés. En général, nous ne trouvons aucun argument convaincant comme quoi une défaillance de marché justifie des activités de gestion du risque subventionnées par le gouvernement. Cependant, des exceptions importantes existent pour les cas de dommages catastrophiques à des infrastructures publiques; de menaces de maladies contagieuses et invasives; et de dangers associés à la contamination accidentelle ou délibérée de la chaîne alimentaire, auquel cas les coûts de transaction importants pourraient inhiber les solutions du marché privé. Nous considérons également une analyse panel VAR des relations entre les rendements de marché et les paiements versés en vertu de trois types de programme: assistance en cas de catastrophe, assurance récolte et tout autre type de paiement direct. Nous en arrivons à la conclusion importante que les paiements d'assurance et d'aide aux sinistrés semblent mener à des niveaux de risque relatif au revenu marchand plus élevés dans le secteur de l'agriculture. Ceci concorde avec les arguments voulant que les programmes subventionnés d'assurance et d'assistance en cas de catastrophe mènent à une augmentation des risques dans le secteur de l'agriculture.
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 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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».