MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4388212887 · doi:10.32873/unl.dc.cap020

How Much Nebraska Ag Land is Owned by Foreign Entities?

2023· article· en· W4388212887 sur OpenAlexaboutno aff
Larry Van Tassell

Notice bibliographique

RevueCenter for Agricultural Profitability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBeneficiaryPossession (linguistics)BusinessAgricultural economicsForeign direct investmentEstateAgricultural landAgricultureInvestment (military)Real estateForeign ownershipFinanceEconomicsPoliticsGeographyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Agricultural Foreign Investment Disclosure Act of 1973 (AFIDA) established a mandatory reporting system, overseen by the USDA, that requires foreign entities to provide information on all U.S. agricultural and non-agricultural land in which they hold an interest. “Interest” is reported as a fee interest (legal possession of both the surface and mineral rights), partial fee interest (must state percent ownership), life estate, trust beneficiary, purchase contract, or other. “Other” includes leases that are 10-years or longer. The regulations exempt foreign entities with interests solely in mineral rights and leases of less than 10 years in duration from reporting. In this report, the terms “owner” and “ownership” will refer to all types of interest held by the foreign entity, including long-term leases. According to the most recent AFIDA report, foreign investment in agricultural lands has increased over the past decade. As of December 31, 2021, just over 30 million acres (3.1%) of agricultural land in the U.S. was held by foreign entities. Texas has the distinction of having the most acreage held by foreign entities (almost 5.3 million acres or 3.4% of Texas’ acreage) but Maine holds the number one spot for the highest percentage of agricultural land held by foreigners (3.6 million acres equating to 20.1% of Maine’s acreage). Canada holds the largest percentage of Maine’s foreign-held acreage for the purpose of timber production (Foreign Ownership and Holdings of U.S. Agricultural Land, 2023).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCenter for Agricultural Profitability→Même sujetForest Management and Policy→Travaux en français237 207→