Notice bibliographique
Résumé
There are many examples of nonmonetary awards which can serve as proxies for social recognition of good agricultural stewardship and conservation behavior. However, the degree to which these awards motivate implementation and sustained use of conservation practices (such as cover cropping) has not been adequately examined. In this study, we used a serious game approach to explore the effect of nonmonetary conservation awards on participants’ agricultural management decisions in an online experiment. Our results show that study participants were highly motivated to implement cover crops on a year-by-year basis by the fictional Ecobadge award, particularly when award thresholds were set at low levels. There was no difference between participants with prior agricultural experience and those without. Although participants who were not motivated to seek the Ecobadge achieved higher mean financial returns, they also had a wider variation in their financial performance as a group. Those who attained the Ecobadge were less risk-tolerant than those who did not. Achievement of the Ecobadge decayed over several rounds of game play, except among participants who planted cover crops on a high percentage (≥50%) of their land, suggesting these participants possessed high intrinsic motivation. This exploration suggests that nonmonetary awards have high potential to serve as motivational tools to increase adoption of cover crops and potentially other agricultural conservation practices, likely as part of a suite of motivational strategies. We suggest that organizations reconsider how they issue these awards. Better integration of awards with opportunities for peer-to-peer recognition among farmers is a promising approach to expand implementation of conservation practices.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».