Rising farm costs, marginal land cropping, and ecosystem service markets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing challenge with industrialized agriculture is compensating farmers for devoting land towards producing ecosystem services, at a time when global food demands are accelerating. Here, we explore revenue thresholds that Payment for Ecosystem Service programs (PES) must approach to be competitive in present-day crop markets, amalgamating long-term North American data especially from Canada on input costs, crop yields, crop revenues after expenses, government subsidies, and land use. Two trends suggest that PES markets with stable revenues can be increasingly competitive, with inflation-adjusted farm input costs now 50x higher than a century earlier and increasingly high revenue instability including net losses for some crops in some years. Since 1994, crop revenues in some regions have averaged $39 acre − 1 US, peaking at $412 but losing money 25.3% of time. Importantly, these data show how government subsidies have been a major stabilizing force, increasing revenues by 37.6% while reducing the frequency of losses by 50% - societal compensation to North American farmers is already the norm. PES programs could be most feasible on marginal lands, which are often targeted for retirement due to higher input requirements. However, trends in Canada reveal that marginal land cropping has increased by 5.2 million acres since 1990 and now constitutes 28.8% of all cropland. Our work reinforces how revenue instability simultaneously creates and constrains opportunities for PES markets, favoring market competitiveness because of shrinking crop revenues but pressuring farmers to expand production, including on marginal lands, as they struggle to offset revenue shortfalls while attempting to capitalize on growing global food demands.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».