Farmers’ risk preferences and pesticide use decisions: evidence from field experiments in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract China faces health and environmental problems associated with the use of agricultural chemicals, including pesticides. While previous studies have found that risk aversion affects pesticide use in China, they have focused primarily on commercial cotton farmers. In this study, we consider the case of smaller, semisubsistence and subsistence farmers in a poor and landlocked province of China (Yunnan). We use a field experiment to measure risk aversion and collect detailed data on farm production and input use to specifically ask whether risk aversion affects pesticide use, and whether this effect differs for subsistence farmers producing exclusively for home consumption versus semisubsistence farmers who produce both for home and the market. We find that risk aversion significantly increases pesticide use, particularly for subsistence farmers and for market plots by semisubsistence farmers. Further, this effect of risk aversion significantly decreases with farm size for subsistence farmers, but not for semisubsistence farmers, implying that pesticide use may be used to ensure sufficient food supply for home consumption. Finally, we find barriers to the use of pesticides for subsistence farmers, both in terms of financial constraints and economies of scale. This finding implies that risk‐mitigation strategies, such as crop insurance, may not target food security concerns of subsistence farmers. Given these different motivations for pesticide use, policymakers may wish to consider effective tools to support rural food security for farmers in the poorer regions of China in order to decrease pesticide use.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».