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Enregistrement W7046790780

ECONOMIC ANALYSIS OF LEAFY SPURGE INFESTATION IN WEST-CENTRAL SASKATCHEWAN

2023· dissertation· en· W7046790780 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeafyGrazingPastureInfestationPerennial plantEconomic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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