Is crop insurance to blame for narrow crop rotations in Saskatchewan?
Notice bibliographique
Résumé
My research uses field-level data to empirically quantify the relationship between crop insurance and agricultural producers’ crop rotation decisions. I answer the question: is crop insurance aggravating the trend away from agronomically advised diverse crop rotations towards narrower rotations in Saskatchewan? I use field- and producer-specific yield and insurance coverage level data from the Saskatchewan Crop Insurance Corporation in a three-part empirical approach to study the relationship between crop insurance and crop rotations. I first develop and estimate a field-level expected profit model for popular crops that uses yield observations, rotation variables, and fixed effects to estimate expected yield before being combined with spring prices and soil zone costs to predict producers’ expected profit and risk. The predicted expected profit and risk are used in a multinomial logit crop choice model that predicts producers’ crop choices based on random utility theory. The crop choice model is used to predict producers’ acreage response to changing insurance coverage levels. My results suggest that crop insurance only has a marginal effect on farmers’ crop rotation decisions, even when crop insurance is completely denied to producers who plant narrow rotations. Instead, crop specific characteristics, previously planted crops, and geographic crop compatibility appear to be far more important factors to producers when they are making crop rotation decisions. These results suggest that crop insurance is not the driving force behind the trend towards narrower crop rotations. This is an important finding for policy makers looking to encourage producers to adopt agronomically advised diverse rotations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».