EVALUATING WATER POLICY OPTIONS IN AGRICULTURE: A WHOLE‐FARM STUDY FOR THE BROYE RIVER BASIN (SWITZERLAND)
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
ABSTRACT In this study, we evaluate the impact of an increased volumetric water price and the implementation of a water quota on management decisions, income, income risk and utility of an arable farmer in the Broye River Basin, western Switzerland. We develop a bio‐economic whole‐farm model, which couples the process‐based crop growth model CropSyst with an economic decision model at farm scale and use a genetic algorithm as optimization technique. This integrated modelling approach is employed to optimize the farmer's management decisions with regard to crop land use as well as crop‐specific nitrogen fertilization and irrigation intensities under different climate and water policy scenarios. Our results show that the farm's water demand will increase by almost 100% under climate change. However, both, an increased volumetric water price and a water quota, are under current and future expected climate conditions effective policy measures to reduce the farm's water consumption. At the same time, due to adjustments in the crop mix as well as in crop‐specific nitrogen fertilization and irrigation strategies, both policies lead to losses in farm income and in the farmer's utility of only about 10%. Nevertheless, a higher water price as well as a water quota increase under future expected climate conditions the crop farm's downside risk exposure (i.e. probability of low farm incomes). Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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