The Impact Of Agroclimatic Variables On Crop Insurance Claims In Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the impact of agroclimatic variables on the loss cost of hard red spring wheat (HRSW), durum, barely and canola in Saskatchewan. Using daily data on temperature and precipitation, we estimated the water balance or soil moisture using American Society of Civil Engineers standard reference evapotranspiration formula. Accounting for model uncertainty by using Bayesian modeling averaging (BMA), we find that loss cost is influence by monthly temperature and water balance. We find that water balance in June and August impact loss cost of the HRSW, durum, barley and canola. Depending on the crop, one percent increase June water balance, above its long-term average, decreases loss cost between 0.35 percent and 0.64 percent while a one percent increase in August water balance, above its long-term average, increases the loss cost between 0.24 percent and 0.36 percent. A one percent increase in water balance variability increases the loss cost between 0.35 percent and 0.66 percent. Temperature also affects loss cost, depending on the crop and month. For the early stage of the growing season, a percent increase in GDD increases loss cost between 0.75 and 1.99 percent. However, at the later stages of the growing season, a one per increase in GDD decreases loss cost between 0.7 percent and 2.25 percent. We find that BMA, in general, outperforms OLS model for out-sample-forecast. Lastly, we find that the forecasted premium rate based on weather probabilities from BMA predictors performed better than simple or 10 year moving average.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».