Cost‐Sharing Incentive Programs for Source Water Protection: The Grand River's Rural Water Quality Program
Bibliographic record
Abstract
Over the last few years, Canadian provinces have come to see watershed‐based source protection as a means of improving water quality that has been subject to upstream agricultural contamination. Cost‐sharing incentive programs—whereby farmers are reimbursed for some portion of out‐of‐pocket expenses when they voluntarily adopt Best Management Practices—have been identified as possible means of achieving the goal. This paper uses data from the first seven years of operation of Ontario's Rural Water Quality Program for the Grand River to examine the role of financial incentives in encouraging participation. Program data supplemented with Statistics Canada's Census of Agriculture data are used to estimate a Heckman two‐stage model of participation rates. Program‐specific cost‐sharing incentive factors, along with farm income and computer usage, are important determinants in the first‐stage discrete participation decision. The most significant factor in the second‐stage degree of participation decision is the maximum dollar value of grant that can be obtained by the farm; however, participation response elasticities are inelastic, ranging between 0.02 and 0.25. Au cours des dernières années, les provinces canadiennes en sont venues à considérer la protection des sources d’eau à l’échelle des bassins versants comme un moyen d’améliorer la qualité de l’eau susceptible d’être contaminée par les activités agricoles en amont. Les programmes d’incitatifs à frais partagés – dans le cadre desquels une partie des dépenses que les producteurs engagent leur sont remboursées lorsqu’ils adoptent volontairement de meilleures pratiques de gestion – sont perçus comme des moyens qui pourraient permettre d’atteindre l’objectif. Dans le présent article, nous avons utilisé les données des sept premières années d’application du Rural Water Quality Program, mis en place par l’Ontario pour la protection de la rivière Grand, afin d’examiner le rôle des incitatifs financiers dans l’encouragement à la participation. Nous avons utilisé les données de ce programme ainsi que des données tirées du Recensement de l’agriculture de Statistique Canada pour analyser les taux de participation à l’aide du modèle en deux étapes de Heckman. À la première étape, les incitatifs à frais partagés spécifiques à un programme, de même que le revenu agricole et l’utilisation d’un ordinateur, sont des facteurs importants dans le choix de participer ou non. À la deuxième étape, la valeur maximale de la subvention que peut obtenir une exploitation agricole représente le facteur le plus important. Toutefois, l’élasticité des réponses de participation est inélastique, et varie de 0,02 à 0,25.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".