The Causal Structure of Land Price Determinants
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates causation contemporaneously and dynamically to elucidate the persistent lack of agreement about what “causes” changes in farmland prices. The analysis synthesizes and extends previous investigations in this area by employing a combination of directed acyclic graphs (DAG), a recently developed modeling technique, and cointegrated VAR model. DAG theory and algorithms offer a powerful tool for analyzing contemporaneous causal relationships among economic variables. The results from this study confirm the importance of measures of return to farming, financial (credit market constraints) and/or macroeconomic activity as significant determinants of fluctuations in farmland prices. Le présent article examine la causalité de façon contemporaine et dynamique pour élucider le manque persistant de consensus quant aux causes de variations du prix des terres. L'analyse est une synthèse des études antérieures de même qu'un prolongement effectuéà l'aide d'une combinaison de graphes acycliques orientés (DAG), technique de modélisation mise au point récemment, et du modèle VAR cointégré. La théorie des DAG et les algorithmes constituent un outil puissant pour analyser les liens causals contemporains des variables économiques. Les résultats confirment l'importance du rendement de l'activité agricole, des contraintes financières (contraintes du crédit) et/ou de l'activité macroéconomique comme déterminants significatifs des variations du prix des terres agricoles.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle