Using conservation auctions informed by environmental performance models to reduce agricultural nutrient flows into Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effectively mitigating agricultural nutrient export requires an understanding of the biophysical characteristics of cropland as well as the behavioral and economic factors that drive land management decisions. Conservation auctions informed by models that simulate environmental outcomes have the potential to allocate conservation payments cost-effectively by funding practices that provide high predicted environmental benefits per dollar spent. This research tested two forms of conservation auctions. First, experimental auctions were used to analyze farmer preferences for different types of financial incentives for voluntary conservation, including direct payments, insurance, tax credits, and stewardship certification benefits. Second, conservation auctions were conducted in two Ohio counties to evaluate performance under real-world conditions. Supporting both types of auctions, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) predicted reductions in phosphorus exported as a function of the type of conservation practice and farm location. Results of the experimental auctions showed direct payments and tax credits to be the most cost-effective incentives to mitigate phosphorus export. The real auctions yielded two important lessons: 1) participation was very low, due to perceived transaction costs of participation—especially on rented fields and for group bids, and 2) the cost-effectiveness ranking of bids was highly sensitive to the parameters for soluble reactive phosphorus concentrations in the SWAT model. Future socio-economic research into payment for environmental services programs should seek cost-effective mechanisms with lower transaction costs for participants. Future biophysical research should strengthen our understanding of the factors governing soluble reactive phosphorus movement, so that models like SWAT can be more reliably parameterized.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».