An Environmental Benefit-Cost Analysis Case Study of Nutrient Management in an Agricultural Watershed
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates the importance of valuing environmental goods and services associated with water quality improvements when assessing implementation of on-farm nutrient management plans as required by the Quebec Regulation Respecting Agricultural Operations (RRAO). Based on a case study in the Chaudiere River watershed, two scenarios were considered using the integrated, economic-hydrological, modelling framework provided by GIBSI: (i) a base-case scenario assuming application of all available manure; and (ii) an on-farm nutrient management scenario based on meeting phosphorus crop requirements with manure and treating any manure surpluses. Two types of management units were selected to evaluate these scenarios: (i) contiguous municipalities (administrative units of agricultural development); and (ii) subwatersheds. Results showed that management at subwatershed levels had larger benefit/cost (B/C) ratios when compared to contiguous municipalities. This illustrates that the watershed is a more meaningful management unit than the municipality, which is not a hydrological unit. For one of those subwatersheds, the B/C ratio was close to one although only various recreational benefits were accounted for in the evaluation. In all likelihood, if a more holistic set of benefits were accounted for, a B/C ratio greater than or equal to one would have resulted. A sensitivity analysis revealed that variations of 37.5%, -22.5%, and -20% for monetary benefits, on-farm manure treatment costs, and average probabilities of exceeding the targeted water quality standard (prevention of eutrophication of rivers), respectively, were necessary to obtain a B/C ratio greater than one.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».