Unraveling determinants of inferred and stated attribute nonattendance: Effects on farmers’ willingness to accept to join agri‐environmental schemes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attribute nonattendance (ANA) has received very little attention in the context of willingness to accept (WTA), although an increasing number of studies analyze the preferences of ecosystem service providers toward incentive‐based schemes. We add to the understanding of ANA behavior by analyzing stated and inferred ANA in a choice experiment investigating farmers’ WTA for participating in agri‐environmental schemes (AES) in southern Spain. We use mixed logit models, following Hess and Hensher for the inferred ANA approach. Evidence is found of ANA behavior for both stated and inferred approaches, with models accounting for ANA clearly outperforming those that do not account for it; however, we produce no conclusive results as to which ANA approach is best. WTA estimates are only moderately affected, which to some extent is consistent with the low level of non‐attendance found for the monetary attribute. Stated and inferred approaches show very similar WTA estimates. Additionally, we investigate sources of observed heterogeneity related to ANA behavior by using a sequence of bivariate probit models for each attribute. Overall, our results hint at a positive relationship between ease of scheme adoption and nonattendance to attributes. However, further research is still needed in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».