ECONOMIC ANALYSIS OF LEAFY SPURGE INFESTATION IN WEST-CENTRAL SASKATCHEWAN
Notice bibliographique
Résumé
Leafy spurge (Euphorbia esula) is a perennial and widely established noxious weed that troubles pasturelands. Cattle avoid grazing pasture areas infested with leafy spurge, in effect, reducing the grazing capacity of the invaded pasture. Saskatchewan is home to 30% of beef cows in Canada and more than half of a cow’s annual diet comes from grazing perennial forages. Thus, leafy spurge infestation signals adverse economic implications for beef cattle production and its related industries. This study uses financial (private cost-benefit) and social cost-benefit analysis to compare and select the best control method for leafy spurge, as well as using an input-output model to assess the economic impact of leafy spurge control methods in Elbow pasture. A frequently asked question is whether leafy spurge should be managed with public or private funds? Elbow pasture has struggled with leafy spurge since at least the 1970s and has been receiving public assistance to aid with control efforts. Any public or private assistance for such a control program must be based on economic efficiency grounds. Hence, financial, and social cost-benefit analysis for three control methods – herbicide, targeted grazing and combined - were conducted to support the decision to select the most optimal method for leafy spurge management. Reduced grazing capacity of the pasture associated with the current leafy spurge infestation was estimated at 6468 Animal Unit Months (AUM) which can support 924 cows per 5 month grazing season. Using the Saskatchewan input-output (I-O) model, the study found that herbicide application generated the highest economic impact, amounting to approximately $2.3 million in labour income. The combined method had the second-highest economic impact at around $151,420, while targeted grazing had the lowest impact at approximately $78,890. The results indicate that using chemical treatment for controlling leafy spurge leads to higher economic growth compared to the other methods. The financial and social cost-benefit analyses yielded a negative net present value (NPV) for herbicide application, indicating its economic undesirability. Conversely, targeted grazing emerged as an economically viable option with positive NPV. Targeted grazing demonstrated a potential cost savings when compared to future costs of uncontrolled infestation, with positive incremental costs. Combined method resulted in a negative NPV in the financial analysis and a positive NPV in the social cost-benefit analysis. However, this study supports existing literature, emphasizing the importance of using integrated or combined control methods to manage leafy spurge infestations effectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».