Farmland Preservation Verdicts-Rezoning Agricultural Land in British Columbia
Bibliographic record
Abstract
The Agricultural Land Reserve (ALR) in British Columbia (BC), Canada, is a provincial zoning scheme designed to protect agricultural land from development. Since 1973, landowners have not been permitted to use ALR land for nonagricultural purposes, prompting some to seek recovery of development option value by applying for exclusion from the ALR. Using Geographic Information System (GIS) technology and a binary choice (logit) model, this study examines factors that impact the acceptance of ALR exclusion applications. With data from two regions in southwestern BC, we find that applications are more likely to be approved when the land is closer to the major highway, has a smaller parcel size, consists of a smaller portion of the total parcel area, or has poorer quality soils. Therefore, as intended by public policy, agricultural capability is a key determinant in exclusion decisions, retaining properties of greater agricultural value in the ALR. Even though public opinion has suggested otherwise, the political party in power at the time of the decision was only a weak factor, mostly moderated by the number of applications in a given year. A spatial-effects model found no evidence of spatial autocorrelation, supporting the conclusions drawn from the nonspatial model estimations. La réserve de terres agricoles de la Colombie-Britannique (ALR), au Canada, est un plan de zonage provincial destinéà protéger les terres agricoles contre le développement urbain. Depuis 1973, les propriétaires fonciers ne peuvent utiliser les terres de la réserve à des fins non agricoles, ce qui incite certains à tenter de récupérer une certaine valeur d’option en faisant une demande d’exclusion. À l’aide de la technologie des systèmes d’information géographique (SIG) et d’un modèle de choix binaire (type logit), nous avons examiné les facteurs qui influencent l’acceptation des demandes d’exclusion. À l’aide de données sur deux régions du sud-ouest de la Colombie-Britannique, nous avons observé que les demandes d’exclusion sont plus susceptibles d’être acceptées lorsque les terres sont situées en bordure d’une route importante, sont de petite taille, ne représentent qu’une portion d’une superficie plus grande ou présentent des sols de mauvaise qualité. En conséquence, comme le prévoit la politique du gouvernement, la capacité agricole est un facteur clé dans les décisions d’exclusion qui permet de conserver les propriétés de grande valeur agricole dans la réserve. Bien que l’opinion publique indique le contraire, le parti politique au pouvoir au moment de la décision ne constituait qu’un faible facteur, principalement réduit par le nombre de demandes au cours d’une année donnée. Un modèle d’effets spatiaux n’a pas réussi à montrer l’existence d’une autocorrélation spatiale appuyant les conclusions tirées des estimations du modèle non spatial.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".