Farmers’ willingness to plant trees on marginal agricultural land in Canada’s grain belt
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has been one of the major global environmental concerns to date. Its seriousness supported by many scientists around the world prompted the vast majority of countries to sign the Kyoto Agreement on climate change. In this document Canada committed to a six percent reduction below 1990 level of carbon dioxide emissions by the 2008-2012 commitment period. Canada has expressed its intention to use its extensive land base as a carbon sink by planting trees. However, no data are available on precisely how much of the land can be converted to trees and at what cost. This thesis uses a survey of farmers in the grain-belt region of Canada to investigate the costs of planting trees on marginal agricultural land and estimate the amount of land available for tree planting. The survey proposes a random bid to each farmer for accepting a particular tree-planting contract. Farmers' answers are analyzed using a bivariate probit model that provides an estimate of the mean willingness to accept for each farmer. Regressing the number of acres made available at this bid on the difference between the bid and the mean willingness to accept results in a supply type of schedule that provides a general estimate of the potential for tree planting in Canada for climate change mitigation purposes. The thesis concludes that Canada can rely on offsetting its emissions of carbon dioxide by means of biological mitigation only to a limited extent due to the high cost of compensation to landowners for their land.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».