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Enregistrement W2091013014 · doi:10.1111/j.1744-7976.2009.01169.x

An Agent‐Based Simulation Model of Structural Change in Canadian Prairie Agriculture, 1960–2000

2009· article· en· W2091013014 sur OpenAlexaffvenueabout
Tyler Freeman, James Nolan, Richard A. Schoney

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfare economicsAgricultureCounterfactual thinkingHumanitiesPolitical scienceForestryEconomyEconomicsGeographyPhilosophyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agent‐based simulation modeling (or ABM) is used to examine the evolution of farm size and financial structure in Canadian prairie agriculture over the period 1960–2000. Individual farm agent interaction and dynamics in this model occur through land ownership and leasing markets. A base scenario is developed and the model is validated against actual data from a typical Saskatchewan farm region. Subsequently, we simulate counterfactual policy scenarios applicable to farms in this region. Overall, we view the contribution of this paper as twofold—first, it represents a “proof of concept” of ABM's ability to simulate farming on a medium to large scale. Second, the model allows us to examine the contributions of entrepreneurship, factor endowment, and historical government agricultural support payments on the evolution of Canadian prairie farm structure. Dans le présent article, nous avons utilisé un modèle multi‐agent pour analyser l'évolution de la taille et de la structure financière de fermes dans les Prairies canadiennes, de 1960 à 2000. Dans ce modèle, les agents interagissent dans le temps par le biais des marchés de la propriété foncière et du bail foncier. Nous avons élaboré un scénario de référence et nous avons validé le modèle à partir de données réelles tirées d'une région agricole typique de la Saskatchewan. Ensuite, nous avons simulé des scénarios contrefactuels de politiques applicables à des fermes de cette région. Le présent article poursuivait un double objectif. Le présent article est à double volet. Premièrement, il comprend une démonstration de faisabilité de la capacité du modèle multiagent à simuler l'agriculture de moyenne à grande échelle. Deuxièmement, le modèle a permis d'examiner l'apport de l'entrepreneuriat, de la dotation en facteurs de production et des paiements de soutien agricole sur l'évolution de la structure des fermes dans les Prairies canadiennes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations49
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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