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Enregistrement W4400772922 · doi:10.1061/jidedh.ireng-10218

A Water-Embedded CGE Approach to Economic and Welfare Effects of Agricultural Water Transfer

2024· article· en· W4400772922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Irrigation and Drainage Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputable general equilibriumWelfareWater transferAgricultureEconomicsNatural resource economicsAgricultural economicsEnvironmental scienceWater resource managementMacroeconomicsGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interbasin water transfer projects which are considered as a solution to the water crisis have different economic and environmental implications for regions. This study investigated the economic and welfare effects of agriculture water transfer to Qazvin Province in Iran using a water-embedded computable general equilibrium (CGE) model. The model was calibrated and solved numerically using a water-embededd social accounting matrix (WSAM). A scenario transferring 290 million m3 of water was simulated. The results indicate that this policy had a positive effect on the region’s welfare and increased the gross production of the agricultural sector by 14.4%, which led to an increase in the production inputs and added value of the agricultural sector. With the increase in gross production, the exports of the agricultural sector increased and the need for imports decreased. With the change of variables in the agricultural sector, other economic sectors were affected directly and indirectly. The economic variables of Qazvin province—gross domestic product (GDP), capital formation, exports of agricultural products, industries, and service efficiency—had a positive response to the policy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,154 · 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