Evaluating the impact of climate change on Canadian Prairie agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a long-term shift in the average weather conditions that threatens settlements, societies, and industries. Agriculture is one of the most climate-sensitive industries since the production in this sector is highly dependent on various weather factors. The main objective of this study is to evaluate the economic impact of climate change on Canadian Prairie agriculture using the well-known Ricardian model. The Ricardian model is best described as a hedonic regression of farmland value on an assortment of climatic and non-climatic variables. This model is widely used in economic analysis because it captures farmers’ adaptation strategies to climate change. To estimate the parameters of the Ricardian model, three methods are utilized: pooled weighted least squared (WLS), random effects, and spatial random effects. The estimated coefficients are used to predict the impact of three potential climate and price change scenarios on farmland value in the Canadian Prairies. The main contributions of this study relative to existing studies are: the use of updated data, the inclusion of expected prices rather than actual prices in the model, and the utilization of spatial econometrics methods to estimate the model. The estimated marginal impacts of climate demonstrate that an increase in rainfall and winter, spring, and fall temperatures will increase farmland value; the effect is opposite for July temperature. The signs of the marginal impacts of rainfall and July temperature reveal that water availability plays a very important role in crop production on the Canadian Prairies. Overall, climate change is predicted to increase the value of farm land on the Canadian Prairies by an average of 0.9% to 3.87% annually. However, the northern part of Saskatchewan and the north-eastern part of Alberta are forecasted to experience a decrease in farmland value under a medium climate change scenario. The current analysis predicts that farm welfare in the Prairies will increase by about $1.14 - $4.1 billion annually as a result of climate change. This suggests that with proper adaptations, climate change can be beneficial for Prairie agriculture.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».