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Enregistrement W2418704167 · doi:10.5539/jsd.v9n3p23

Farm Bill 2014: An Experimental Investigation of Conservation Compliance

2016· article· en· W2418704167 sur OpenAlexvenueno aff
Hans J. Czap, Natalia V. Czap, Gary D. Lynne, Mark E. Burbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyIncentiveLegislatureCrowding outPublic economicsEconomicsBusinessCompliance (psychology)MicroeconomicsEnvironmental economicsPolitical scienceMonetary economicsPsychologySocial psychologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leading up to the 2014 Farm Bill, the House of Representatives and the Senate proposed alternative changes to the incentive structure for farmer conservation efforts. While both include crop insurance subsidies, the version proposed by the Senate made such subsidies conditional on conservation efforts. This study uses experimental methods to analyze the efficacy of these two alternative designs in comparison to the previous, 2008 Farm Bill, design and investigates in how far additional nudging for empathy can improve on the efficiency. The results support the contention that solely offering financial incentives, as is the case in the 2014 Farm Bill, leads to crowding-out of intrinsic motivations and hence may be counterproductive. Similarly, nudging for empathy by itself is relatively ineffective. Nudging in conjunction with financial incentives, however, has a statistically and economically significant and positive impact on conservation behavior and may therefore offer a relatively cheap way to improve the efficiency of conservation-related legislative efforts.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,128 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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