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Enregistrement W7065930916

Governing Water Quality Limits In Agricultural Watersheds

2019· article· en· W7065930916 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVermont Water Resources and Lake Studies Center, University of VermontNational Science Foundation
Mots-clésNonpoint source pollutionAgricultureWater qualityIncentiveAgricultural pollutionCorporate governancePublic goodAgricultural policyFarm waterWater resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diffuse runoff of agricultural nutrients, also called agricultural nonpoint source pollution (NPS), is a widespread threat to freshwater resources. Despite decades of research into the processes of eutrophication and agricultural nutrient management, social, economic, and political barriers have slowed progress towards improving water quality. A critical challenge to managing agricultural NPS pollution is motivating landowners to act against their individual farm production incentives in response to distant ecological impacts. The complexity of governing the social-ecological system requires improved understanding of how policy shapes farmer behavior to improve the state of water quality. This dissertation contributes both theoretically and empirically to NPS pollution governance by examining the impacts of water quality policy design on farmer nutrient management decision making and behavior. In the first study, I theoretically contextualize the issue of agricultural NPS pollution in the broader discussion of environmental public goods dilemmas to suggest that an increased focus on the link between policy and behavior can improve sustainable resource management. I propose two empirical approaches to study the policy-behavior link in environmental public goods dilemmas: 1) explicit incorporation of social psychological and behavioral variables and 2) utilization of actor mental models, or perceptions of the world that guide decision making, to identify behavioral drivers and outcomes. In the second and third studies, I then use these approaches to examine how water quality policies for agricultural NPS collectively change farmer behavior to reduce nutrient emissions. The second chapter uses a quantitative, survey-based approach to examine the relationship between mandatory policy design and behavior change in New Zealand. I find that a shift to mandatory policy is not immediately associated with increased adoption of nutrient management practices, but the mandatory policy design is important for potential future behavior change and long-term policy support. In the third study, I combine qualitative methodology with network analysis of qualitative data to examine a spectrum of agricultural NPS pollution policies in Vermont, USA and Taupo and Rotorua, New Zealand. I use farmer mental models to examine behavior change within each of the regions, the perceived drivers of behavior change and perceived outcomes of the policy. In this study, farmers across all three regions cite mandatory water policy as a key behavioral driver, but in each region, policy design interacts with the social-ecological context to produce distinct patterns of behaviors and perceived outcomes. Taken together, this dissertation demonstrates that agricultural NPS pollution policy design must consider the interactions between policy and other social-ecological behavioral drivers in order to achieve long term water quality improvements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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