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Enregistrement W6940429163 · doi:10.7939/r34x54z5x

Cost Efficiency in BMP Adoption: Aspects of Conservation Auctions and Spatial Targeting

2018· dissertation· en· W6940429163 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexMarginal costCommon value auctionEnergy conservationOpportunity costRanking (information retrieval)Quality (philosophy)Water conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving water quality by inducing agricultural producers to implement Beneficial Management Practices (BMPs) is one of the top environmental concerns in Canada and worldwide. Conservation auctions can be a cost-effective mechanism to achieve this goal. The first two papers in this thesis focus on analyzing the performance of conservation auctions depending on various characteristics of the underlying BMPs. The last paper presents an optimization model and compares the social optimum to various agri-environmental government programs including conservation auction. The first paper shows that not all BMPs are created equal, and conservation auctions can perform well if the potential BMPs’ cost has low heterogeneity and the corresponding supply curve is flat, especially at the beginning. In our study area, the cost curves of structural BMPs (run-off ponds and wetland restoration) exhibit low cost heterogeneity. On the other hand, the cost curves of non-structural BMPs (permanent perennial cover and conservation tillage) exhibit high cost heterogeneity because they are affected by the profitability of the land to a larger degree. Fortunately, the typical “hockey-stick” shape environmental abatement curve is an ideal candidate to use in conservation auctions. The second paper shows that if there is a diminishing marginal rate between BMP adoptions in close proximity, ignoring this so called “subadditivity” can significantly reduce the effectiveness of conservation auctions. The paper offers a potential solution by incorporating this diminishing marginal rate into the bid ranking and winner selection process. The technique was tested in the laboratory, and resulted in significant auction performance improvements if the subadditivity was present between neighbouring producers. The paper also shows that separately analyzing bidding and participation decisions for a conservation auction can lead to biased estimates; and hence, bidding behaviour should be analyzed in a selection model setting. The third paper applies a binary integer programming model to estimate the maximum achievable pollution abatement and the optimal BMP adoption pattern with a given budget in a small watershed on the Canadian Prairies. The model incorporates the notion of diminishing marginal returns between BMP adoptions on the same agricultural field. While ignoring these interdependencies between BMPs can lead to efficiency losses, the magnitude of the loss is considerably lower than efficiency loss resulting from typical restrictions in agri-environmental programs, such as size and payout limitations. As obtaining the necessary cost and abatement assessment to carry out such optimization can be costly, a conservation auction can be used instead. The paper estimates the performance of a potential conservation auction assuming rent seeking level equivalent to what was observed by bidders in the second paper. The result shows that even if the auction ignores the interdependencies between BMP adoptions, it can be highly effective. However, the effectiveness of conservation auctions deteriorate to a large extent if the market structure is less than ideal. Having separate conservation auctions for each BMP type, or imposing size and total payment restriction hinders the performance to a large extent.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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