Policy Experiments for the U.S. Intermountain West Native Seed Industry
Notice bibliographique
Résumé
The increasing frequency of fires and the focus on energy development in the western United States have expanded need for reclamation of disturbed lands. Government policy significantly influences demand for native seed and prioritizes use of native plants to improve reclamation success. However, existing native seed supplies are inadequate for current reclamation needs. The U.S. Bureau of Land Management (BLM) seeks to implement policies that will increase the quantities supplied. We conduct laboratory market experiments to analyze the effect of different policies BLM might implement on price, quantity traded, and earnings, especially in light of BLM's role in the market as largest buyer. Four treatments are examined, combining forward (production‐to‐demand) or spot (advance production) delivery and constant (seller unit earnings are constant and known) or variable demand (seller unit earnings randomly adjusted without notice) under big buyer influence (four sellers, two small buyers, one big buyer). A fifth competitive treatment (four sellers, four buyers) with forward contracting and constant demand provides a benchmark by which to gauge big buyer effects on market outcomes. Results provide evidence that adoption of forward contracting or reduction in BLM's demand variability would increase seller earnings and native seed production. L'augmentation de la fréquence des feux et l'attention particulière portée au développement énergétique dans l'Ouest américain créent un plus grand besoin pour la remise en état de terrains perturbés. Les politiques gouvernementales influencent significativement la demande pour les semences indigènes et priorisent l'utilisation de plantes indigènes pour accroître la réussite de remises en état. Par contre, les approvisionnements en semences indigènes ne répondent pas actuellement aux besoins de remise en état. Le Bureau of Land Management (BLM) des États‐Unis cherche à mettre en place des politiques qui augmenteront la disponibilité des semences. Nous menons des expériences de marché en laboratoire afin d'analyser les effets des diverses politiques qui pourraient être mises en œuvre par le BLM en matière de prix, de quantité négociée, et de revenus, tenant compte du rôle de BLM sur le marché à titre de principal acheteur. Quatre traitements sont étudiés, combinant la livraison à terme (production à la demande) ou à comptant (production anticipée), et la demande constante (les revenus à l'unité du fournisseur sont constants et connus) ou variable (les revenus à l'unité du fournisseur sont ajustés aléatoirement, sans préavis) sous l'influence de grands acheteurs (quatre fournisseurs, deux petits acheteurs et un grand acheteur).Un cinquième traitement compétitif (quatre fournisseurs, quatre acheteurs), avec contrats à terme et demande constante, fournit une référence contre laquelle il est possible d'évaluer l'effet du grand acheteur sur les résultats du marché. Les résultats fournissent des preuves selon lesquelles l'adoption de contrats à terme ou la réduction de la variabilité de la demande par BLM augmenterait les revenus des fournisseurs et la production des semences indigènes.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».