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Enregistrement W2896501025

Simulating Farmer Adoption of Agricultural Best Management Practices in the Upper Medway Creek Subwatershed

2018· dissertation· en· W2896501025 sur OpenAlexaboutno aff
Liuyi Guo

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureAgricultural economicsWater resource managementBusinessAgricultural scienceEnvironmental scienceGeographyEconomicsArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the coupled human-environment system, humans play a central role in creating various environmental problems, and in turn, are impacted by these environmental consequences. In Canada, water quality degradation caused by agricultural activities has become a severe problem for a long time. It has been noted that the application of pesticides, manure and fertilizers have led to an increasing amount of chemicals and other pollutants in surface runoff which eventually converge into surface water bodies and result in water eutrophication. To maintain water quality and develop a sustainable agricultural system, Best Management Practices (BMPs) have been suggested. However, the high complexity of the agriculture system makes it difficult for policymakers and researchers to monitor and evaluate the performance of BMPs across large spatial scales and develop appropriate improvement strategies accordingly. Under these circumstances, agent-based models (ABM) stand out for their ability to deal with the complexities in the agri-environment system.
\nTo better understand the dynamics of farmer’s decision-making on BMP application under different socio-economic and environmental situations, an ABM has been developed to simulate the decision-making processes in the Upper Medway Creek subwatershed in this study. The ABM uses an optimizing decision-making structure that relies on choice by highest utility. In addition, the ABM integrates a weighted sum function to evaluate the influences of economic, environmental and social factors on farmers’ decision-making. Results from the model pre-test were compared to those obtained from a random generator to examine how does the developed ABM perform against the random generator. Then, a sensitivity analysis has been performed using the one-factor-at-a-time method to examine the impacts of different potential interventions, including government subsidies and educational activities, on farmers’ decision-making for certain BMP adoptions. 
\nThe results demonstrated that the developed ABM is robust in simulating farmers’ decision-making on BMP application within the Upper Medway Creek subwatershed. According to the sensitivity analysis, providing subsidies and improving knowledge level of BMPs have positive effects on the implementations of certain BMPs in general. While comparing to improving knowledge levels of BMPs, providing subsidies makes greater contribution to motivating farmers to adopt BMPs. For each BMP, a subsidy rate, which indicates the proportion of implementation costs needs to be subsidized to effectively encourage the BMP adoption, has been suggested. The results of this study provide a better understanding of how different socio-economic conditions affect farmers’ decision-making on BMP adoptions and offer insights for policymakers to develop effective strategies incentivising farmers’ adoptions of BMPs and further preserving water quality in the Upper Medway Creek subwatershed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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