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Enregistrement W6999924798

Economic analysis of beneficial water management practices in Quebec and Ontario

2019· dissertation· en· W6999924798 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureGreenhouse gasClimate changeAgricultural productivityProduction (economics)Farm waterGlobal warmingWater qualityEconomic sector
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns are increasing with regard to global warming, suggested to be caused by the increasing greenhouse gas (GHG) emissions. Scientific research emphasizes that high concentrations of GHGs in the atmosphere causes increased temperatures, changes in precipitation patterns, and the occurrence of extreme events, such as floods or droughts. All these phenomena constitute climate change that has become a main concern in the agriculture community around the world (excess moisture or water stress). However, the agricultural sector is also a source of GHGs. According to the most recent estimation reported in 2017, the Canadian agricultural sector accounted for 10% of the total national emissions.\nAs Canada has committed, through the Paris Agreement, to reduce its GHG emissions by 30% from the level of 2005 by 2030, federal and provincial governments are taking action to reduce agricultural GHG emissions but, at the same time, developing programs to adapt to climate change. Under the Agricultural Greenhouse Gases Program (AGGP) project, responsible agricultural activities are being promoted by supporting, among other areas, the development of technologies in irrigation, drainage and water table management, beneficial management practices (BMPs), which promote efficiency in the use and improvement in the quality of water (environmental performance), and ensure optimal agricultural production to protect the interests of Canadian producers (profitability performance).\nAdoption of these BMPs by producers, however, depends entirely on their perception of the new technology and its effect on their farm business. Producers are more likely to adopt innovative practices that translate into an increase in their profits, relative to the pre-investment situation. To investigate this issue, this thesis evaluates the economic effects of adopting BMPs on the farm-level, deriving an incremental cash flow as a result of comparing net flows with and without the practice, in each of the four research farms located in Quebec and Ontario. The economic performance was estimated through the use of several indicators, but mainly the net present value. This thesis has also undertaken simulations on the economic desirability outcomes under changes in various factors that would affect the economics of the BMPs and as possible measures that influence its adoption. Crop yield was considered among these factors, whose variation results from projections into climate change.\nThe study findings show that the selected BMP technology for each of the four case studies is the most desirable alternative when compared to the base technology. This would imply that producers, may be interested in adopting innovative water management practices. However, depending on whether they are grain or vegetable producers, their interest may change as the results on economic desirability are very sensitive to variations in certain parameters due to uncertainties associated with economic and non-economic events.

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)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,150
Écart entre enseignants0,145 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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