Production Risk, Acreage Decisions and Implications for Revenue Insurance Programs
Notice bibliographique
Résumé
Revenue insurance programs are an increasingly popular alternative to direct price supports or federal farm income support programs. Such insurance programs are likely to have effects on cropping patterns, particularly if coverage is not universal. These effects on cropping patterns in turn may have unintended environmental consequences. This paper explores the relationship between production risk, cropping patterns and revenue insurance programs. These relationships are first examined using mathematical and statistical models of acreage response. An empirical analysis of these relationships is then performed using economic and environmental data from 421 counties in the Corn Belt, which in turn is used in a simulation analysis to predict changes in crop acreage under two revenue insurance programs. The results confirm that revenue insurance will alter cropping patterns. The effects of these acreage changes are likely to involve environmental consequences, as the counties most prone to acreage shifts are also those with higher potential for environmental damage. Les programmes d'assurance du revenu gagnent de plus en plus en popularité en tant que solution de rechange aux mesures directes de soutien des prix ou aux programmes fédéraux de soutien du revenu agricole. Les programmes d'assurance de ce genre auront sans doute des répercussions sur les systémes de culture, surtout en l'absence d'une couverture universelle. Ces répercussions pourront avoir des conséquences inattendues sur l'environnement. Les auteurs examinent les liens qui existent entre les risques de production, les systémes de culture et les programmes d'assurance du revenu. Pour cela, ils recourent d'abord à des modéles mathématiques et statistiques afin d'étudier la variation de la superficie des cultures. Ils procèdent ensuite à une analyse empirique des mêmes liens à partir des données économiques et environnementales recueillies dans 421 comtés de la ceinture de culture du maïs, avant de s'en servir dans une simulation qui prévoit la variation de la superficie cultivée consécutivement à l'introduction de deux programmes d'assurance du revenu. Les résultats confirment que les programmes de ce genre modifieront les systémes de culture. La variation de la superficie cultivée devrait avoir des répercussions sur l'environnement, car les comtés où la superficie cultivée changera le plus probablement sont aussi ceux où les risques de pollution sont les plus grands.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».