Notice bibliographique
Résumé
Farmland comprises 85% of the assets in production agriculture. Surveys show over a 32.5% increase in values from 2010 to 2011 in Iowa. An analysis of recent farmland sales data leads to a better understanding of both why prices have been increasing, and possible changes in prices in the future. The factors examined include parcel size, land productivity, and location and type of sellers and buyers. The analysis is both over time and static; it compared characteristics from year to year, and it compared characteristics in the same year.A data set with land sales from 20 randomly selected Iowa counties for five years was analyzed using a hedonic model to decompose the values various attributes of land contribute to the total sale price per acre. This was used to determine the effects of these factors and to see if these effects change over time. Next, the sales values were compared to land value surveys conducted every year. Using NPV (Net Present Value) formulas, the sales values were examined to determine an implied interest rate, and compared to rent-to-value ratios.Analysis of descriptive statistics shows approximately 85% of parcels sold are in the lower two-thirds of productivity. The percentage of ``Sole Proprietor'' buyers and sellers has fallen by over half since 1990. A higher percentage of parcels are being sold in the fourth quarter of the year. Buyers who live in-state are buying higher quality land; sellers from out-of-state are selling higher quality land. Both out-of-state buyers and sellers are buying and selling larger parcels than those in-state.The analysis reveals that land value survey results from Iowa State University are consistently higher than sale prices by an average of 9.5%. This difference is not statistically significant. Two hedonic models capture corn suitability rating (CSR), lagged cash rent, and some locational variables as statistically significant for every year modeled. Implied interest rates are 3.2% and 6.4% higher than the rent-to-value ratio for 2009 and 2011, respectively.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».