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Enregistrement W2097732682 · doi:10.3368/le.83.2.153

Net Buyers, Net Sellers, and Agricultural Landowner Support for Agricultural Zoning

2007· article· en· W2097732682 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLand Economics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningBusinessAgricultureLand tenureAgricultural economicsNet (polyhedron)Natural resource economicsEconomicsGeographyArchaeologyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural zoning and land use restrictions are long-standing approaches for controlling non-agricultural development. Agricultural landowners may contest agricultural zoning if they expect zoning to reduce land prices on restricted land. However, it is common to find agricultural landowners on both sides of this issue. A prevailing economic explanation for variation in landowner support is that the price effect of zoning varies across land parcels and therefore, zoning may increases the value of some lands zoned for agricultural use. In this paper, we provide an additional explanation for variation in agricultural landowner support. We use the concepts of net buyers and net sellers of land to suggest that the utility effect of changing land prices depends on an agricultural landowner's position in the agricultural land market. Hence, even in situations where all agricultural landowners expect zoning to reduce agricultural land prices, some subset of agricultural landowners - i.e., net buyers - may benefit. Survey data from agricultural landowners is used to model the probability that an agricultural landowner will support agricultural zoning. The empirical findings are consistent with our hypothesis that net buyers and net sellers of agricultural land will differ in their support for agricultural zoning.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,172 · 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