Technology adoption: who is likely to adopt and how does the timing affect the benefits?
Notice bibliographique
Résumé
Many fields of economics point to technology as the primary vehicle for change. Agencies pushing change often promote technology adoption to achieve their goals. To improve our understanding of how efforts to push new technologies should be focused, two studies are undertaken. The first study defines and tests for universality using meta-regression analysis on 170 analyses of agricultural production technologies. The second study, a case study on an emerging information technology - climate forecasts, examines how the timing of adoption affects the benefits. \nA factor exhibiting a systematic positive or negative effect on technology adoption is a universal factor. If the impact is the same regardless of location or technology type, the factor is strongly universal. The factor is weakly universal if the impact varies by location or technology type. Education and farm size are found to be weakly positive universal, age is found to be weakly negative universal, and outreach is not found to be a universal factor in the adoption of technology. These results indicate that technology-promoters may want to change their approach and focus on younger, more educated producers with larger farms. \nIn the second study, an international wheat trade model incorporating climate variability is used to simulate different scenarios when wheat producers in the U.S., Canada, and Australia adopt ENSO-based forecasts for use in production decisions. Adoption timing and levels are varied across countries in the different scenarios. The results are highly consistent. Early adopters benefit the most, there is no incentive for more producers to adopt after 60% to 95% have adopted (meaning the adoption ceiling has been reached), and slower adoption corresponds to ceilings closer to 60% than 95%. \nExamining technology adoption from two angles provides a deeper understanding of the adoption process and aids technology-promoters in achieving their goals. In addition to focusing on younger, more educated producers with larger farms, technology-promoters wanting wide-spread adoption with high benefits need to push constituents to adopt early and fast.
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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 | 0,027 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».