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Enregistrement W2469725557 · doi:10.1007/s00267-016-0720-4

Farmers’ Preferences for Future Agricultural Land Use Under the Consideration of Climate Change

2016· article· en· W2469725557 sur OpenAlexaff
Ulrike Pröbstl‐Haider, Nina Möstegl, Julia Kelemen-Finan, Wolfgang Haider, Herbert Formayer, Jochen Kantelhardt, Tobias Moser, Martin Kapfer, Ryan Trenholm

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesKlima- und Energiefonds
Mots-clésClimate changeIncentiveAgricultureNatural resource economicsCash cropEcosystem servicesLand use, land-use change and forestryBusinessLand useTourismEnvironmental resource managementAgroforestryGeographyEconomicsEcosystemEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural landscapes in Austria are multifunctional through their simultaneous support of productive, habitat, regulatory, social, and economic functions. This study investigates, if changing climatic conditions in Austria will lead to landscape change. Based on the assumption that farmers are the crucial decision makers when it comes to the implementation of agricultural climate change policies, this study analyzes farmers' decision-making under the consideration of potential future climate change scenarios and risk, varying economic conditions, and different policy regimes through a discrete choice experiment. Results show that if a warming climate will offer new opportunities to increase income, either through expansion of cash crop cultivation or new land use options such as short-term rotation forestry, these opportunities will almost always be seized. Even if high environmental premiums were offered to maintain current cultural landscapes, only 43 % of farmers would prefer the existing grassland cultivation. Therefore, the continuity of characteristic Austrian landscape patterns seems unlikely. In conclusion, despite governmental regulations of and incentives for agriculture, climate change will have significant effects on traditional landscapes. Any opportunities for crop intensification will be embraced, which will ultimately impact ecosystem services, tourism opportunities, and biodiversity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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