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Enregistrement W2114160863 · doi:10.1111/j.1744-7976.2001.tb00289.x

U.S. Hog Production and the Influence of State Water Quality Regulation

2001· article· fr· W2114160863 sur OpenAlexvenueno aff
Mark R. Metcalfe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. hog industry is experiencing an increase in both the average size and in the geographical concentration of feeding operations. These increases have caused public attention to focus on the environmental consequences of hog production and on the regulations imposed to limit these consequences. This study examines the influence of state water quality regulatory stringency on hog production in the United States. The results of this analysis provide evidence that environmental compliance costs are significant for small hog feeding operations, while production on large operations does not appear to be influenced by the level of state environmental regulatory stringency. On assiste présentement à une augmentation de la taille des exploitations et à une concentration géographique des établissements d'engraissement dans le secteur américain de l'élevage porcin. Ces changements ont amené la population à s'intéresser aux répercussions de la production porcine sur l'environnement et aux réglements adoptés en vue d'atténuer de telles répercussions. L'auteur détermine de quelle maniére la sévérité des réglements d‘État sur la qualité de l'eau influe sur l'élevage des pores aux États‐Unis. Les résultats de son analyse prouvent que le respect des règlements sur la protection de l'environnement engendre des coûts appréciables pour les petits éleveurs, alors que les exploitations de plus grande envergure ne sont pas aussi affectées par la rigueur de la réglementation d'État en matiére d'environnement.

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 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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,123 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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