The Role of Anticipated Regret in Farmers’ Land Conversion Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Conversion of grassland to cropland in the Prairie Pothole Region of North and South Dakota has many environmental consequences, including the loss of important migratory bird breeding grounds, increased agricultural chemical use, and release of sequestered carbon into the atmosphere. While conversion has negative ecological consequences, in years of high crop prices, cropland can generate higher returns than grassland, and farmers therefore face economic incentives for conversion in these years. However, recent research suggests that farmers may not convert land despite the economic incentives to do so. In this paper, we used the results of a framed economic experiment to explore the role of anticipated regret in farmers’ land conversion decisions. We used duration analysis to investigate the effect of anticipated regret salience on the risk of grass-to-crop land conversion and examined the regret participants express ex post about their land use decisions. Our results show that conversion risk from grassland to cropland was lower when anticipated regret was made salient than when it was not. Additionally, farmers expressed more regret about decisions to convert their land than when they left their land in grass. These results suggest that anticipated regret may play a role in farmers’ land conversion decisions, and that encouraging farmers to consider how they might feel about their decisions in the future may lead to lower rates of grass-to-crop conversion. We propose operational policy strategies based on our findings.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».