Estimating the Willingness-to-Pay for Agri-Environmental BMP Adoption in Alberta's South Saskatchewan Region
Notice bibliographique
Résumé
The overall objective of this study was to determine the economic benefits associated with wildlife habitat and water quality enhancement in Alberta’s South Saskatchewan Region as results of agri-environmental BMP adoptions. Stated preference questionnaires were designed to elicit the associated non-market values by using water quality ladders and numbers of at-risk species as the survey attributes for water quality and wildlife habitat questionnaire respectively.Parametric results from logit models showed that Alberta South Saskatchewan Residents valued wildlife habitat or water quality improvements. The estimated mean annual household WTP for wildlife BMP programs ranged from $71 - $206 for one-unit improvement in the numbers of net not-at-risk species. The wildlife habitat survey results showed that urban, female as well as higher household income respondents were more willing to pay for BMP programs. In addition, awareness on farming practices and the period of the programs also could impact the values of WTP. On the other hand, the estimated mean annual household WTP ranged from $100 - $113 for changing Bow River Basin or Oldman River Basin water quality from fishable to swimmable, while only gender impacted the values of WTP. The survey data also indicated that there was a consensus between rural and urban individual regarding future government spending on water quality improvements, but no consensus on future wildlife habitat investments.The estimated aggregated welfare measure was approximately $655 - $818 million for wildlife habitat programs, and $338-$381 million for one-level water quality improvement in Bow River Basin and Oldman River Basin. Overall, the results support Growing Forward, however, the funding amount provided to agricultural producers are much less than our estimated aggregated welfare measures. To improve future BMP adoptions as well as to enhance wildlife and waterquality in SSR, government authorities need to relax the requirement of Environmental Farm Plan (EFP) and to take actions to improvement BMP and GF awareness.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».