Crops Rotation – the Solution of Environmental Problems (a Case Study of Prince Edward Island in Canada)
Notice bibliographique
Résumé
AnotaceOstrov prince Edwarda je ve světě známí zejména pro svoji produkci brambor.Zatímco brambory představují velmi zajímavý zdroj příjmů, jejich produkce je spojena s výraznými dopady na životní prostředí.Hlavní roli v tomto ohledu hrají chemie a hnojiva použité v procesu pěstování brambor.Jejich užití se projevuje výrazným znečištěním vodních zdrojů.Jako odpověď na rostoucí znečistění místní vláda navrhla strategii/politiku vedoucí k redukci negativního vlivu spojeného s produkcí brambor na kvalitu vodních zdrojů.Jedna z nových politik (povinné střádání plodin) je analyzována v tomto článku.Analýza vlivu této politiky je provedena prostřednictvím aplikace "optimal control theory" a dynamického programování.Poznatky plynoucí z kointegračního modelu poukazují na vliv zemědělství jakožto jednoho z významnější zdrojů znečištění vodních zdrojů.Je poskytnut statistický důkaz, že politika týkající se ochrany vodních zdrojů, musí být zaměřená právě na proces produkce brambor.Nicméně je nutno zdůraznit, že implementace environmentálně orientovaných opatření (povinná rotace plodin) se negativně promítá do ekonomiky farem.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».