Dynamic Adjustment of Irrigation Technology/Water Management in Western U.S. Agriculture: Toward a Sustainable Future
Notice bibliographique
Résumé
Changing water demands induced through climate change and a growing biofuel energy sector throughout the western States are expected to increase pressures on the present allocation mechanisms for an increasingly scarce resource, raising uncertainty about the sustainability of irrigated agriculture in the West. In this paper, we first present the policy motivation for examining continued producer adoption of water conserving irrigation production systems as a foundation for providing a sustainable future for western irrigated agriculture. Second, we summarize the historical transitions that help to define the adjustment path to increased sustainability for the sector. While western irrigated agriculture is on a path toward greater sustainability, evidence suggests that the sustainability goal has not been fully attained. Third, we develop a new conceptual framework for groundwater management that endogenizes both per acre applied water and an acreage‐based technology adoption relationship within a normative, dynamic‐optimization model for groundwater irrigated agriculture. The framework models producer adoption decisions under uncertainty while accounting for the influence of irrigation technology as a quasi‐fixed input, i.e., the influence of asset fixity on producer adoption decisions. In this model, total crop production is based on consumptive use of irrigation water while the cost side is based on total applied water . L’évolution de la demande en eau que suscitent le changement climatique et l’essor du secteur des biocarburants dans l’Ouest américain devrait faire monter les pressions sur les mécanismes actuels d’allocation d’une ressource de plus en plus limitée, soulevant ainsi de l’incertitude quant à la viabilité de l’agriculture irriguée dans cette région. Dans le présent article, nous avons tout d’abord présenté la motivation politique pour examiner l’adoption soutenue, de la part des producteurs agricoles, de systèmes de production irriguée axés sur l’économie de l’eau comme élément permettant d’assurer un avenir durable pour l’agriculture irriguée. Nous avons ensuite résumé les transitions historiques qui aident à définir les mesures à prendre pour accroître la viabilité du secteur. Bien que l’agriculture irriguée dans l’Ouest américain soit sur la voie d’une viabilité accrue, les données disponibles autorisent à penser que l’objectif de la viabilité n’a pas été pleinement atteint. Enfin, nous avons élaboré un nouveau cadre conceptuel pour la gestion de l’eau souterraine qui endogénise le lien entre l’eau utilisée à l’acre et l’adoption d’une technologie fondée sur la superficie dans le cadre d’un modèle d’optimisation dynamique normatif pour l’agriculture irriguée à partir des eaux souterraines. Le cadre conceptuel modélise les décisions d’adoption du producteur en présence d’incertitude tout en tenant compte de l’influence des technologies d’irrigation comme intrants quasi fixes, c’est‐à‐dire, l’influence de la fixité des actifs sur les décisions d’adoption du producteur. Dans ce modèle, la production végétale totale est fondée sur l’évapotranspiration d’eau d’irrigation tandis que l’aspect coût est fondé sur la quantité totale d’eau appliquée .
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».