Estimating the effect of time‐invariant characteristics in panel data: wheat adoption in <scp>Western Canada</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing global population and the challenges of climate change have made the need to develop new and improved wheat varieties increasingly important. Creating varieties that are more disease resistant and tolerant to changing environmental conditions such that they will be widely adopted requires breeders to understand the needs of producers. Existing literature suggests that time‐invariant traits such as disease resistance and brand matter in crop adoption decisions; however, studies using common panel data approaches are unable to identify the individual effects of time‐invariant variables, as they are captured by fixed effects dummies. This study uses a recently developed econometric approach—the fixed effects filter model—that can estimate the effects of time‐variant, slowly changing, and time‐invariant traits. Using wheat variety adoption in the Canadian Prairies as our empirical setting, we find that both time‐variant traits, such as varietal adaptability, and time‐invariant traits, such as resistance to stripe rust infection, are positively correlated with adoption. We also find that seed brand has a statistically significant effect on adoption. Prior panel data studies on crop adoption have not given much consideration to time‐invariant variety characteristics like disease tolerance and seed brand, but a better understanding of their impact on adoption can assist breeders in responding to emerging problems, particularly new diseases, more quickly and more efficiently. This will also enhance the work by crop research institutions, prevent considerable economic loss to farmers, and improve crop production.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».