An Evolutionary Game Model for the Multi-Agent Co-Governance of Agricultural Non-Point Source Pollution Control under Intensive Management Pattern in China
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the sustainable development dilemma of agricultural production in China under the pattern of intensive management, which is seriously challenged by agricultural non-point source pollution. The key to effectively break through the dilemma is to promote the co-governance of agricultural non-point source pollution control by stakeholders including local governments, new agricultural operators and traditional farmers. Accordingly, this paper discusses the interactive decision-making relationships between new agricultural operators and traditional farmers under the guidance of local governments, by constructing a trilateral evolutionary game model, as well as analyzing evolutionary cooperative stability strategies and realizing the simulation of evolution processes in different scenarios by MATLAB. The results show that new agricultural operators play a leading role in agricultural non-point source pollution control, whose strategies have effects such as technology spillover. The rewards from the superior government will support local governments in taking proactive action in the co-governance of agricultural non-point source pollution control, and then local governments can offer technical support and subsidies to new agricultural operators and traditional farmers for reducing their costs. Furthermore, this paper also finds that there are green synergy effects among the groups, where the variations of parameters and strategies by one group would affect the two others. Additionally, agricultural land operation rights transfers would cause traditional farmers to take more time to cooperate in the co-governance of agricultural non-point source pollution control. In order to promote the multi-agent co-governance of agricultural non-point source pollution control under intensive management pattern, this paper suggests that it should be necessary to reduce their costs and improve incentives, as well as to increase the common interests among groups and enhance their green synergy effects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».