Consentement à payer de la population québécoise pour des changements de pratiques agricoles dans la plaine inondable du lac Saint-Pierre
Bibliographic record
Abstract
Les milieux naturels québécois subissent des pressions qui conduisent à leur détérioration. Les activités humaines figurent aux premiers rangs des facteurs responsables de cette détérioration. C'est le cas notamment du lac Saint-Pierre qui a vu son écosystème se détériorer du fait notamment des résidus toxiques en provenance de l'activité agricole pratiquée sur ses berges entraînant en 2012 l'imposition d'un moratoire interdisant la pêche commerciale. Des espèces de poissons comme la perchaude qui constituait l'une des principales ressources de la pêche y sont menacées d'extinction. Les études menées à la fin de la période moratoire initiale de 5 ans ne montraient pas de différence dans le rythme de disparition de ces espèces. La présente étude vise à déterminer le consentement à payer par la population québécoise pour l'amélioration des pratiques culturales en vue d'améliorer l'état des biens écosystémiques produits par ce milieu. Elle recourt à la méthode des choix expérimentaux qui consiste à représenter les conséquences des pratiques évaluées sous la forme d'un composé d'attributs dont leur évolution correspondrait à un état probable du milieu. Cette méthode offre l'avantage de faciliter la description de pratiques culturales et de proposer des scénarios d'amélioration au choix aux répondants. Trois niveaux d'amélioration -pratiques- ont été proposés à 1500 répondants associés chacun à des niveaux de prix croissants. Le premier niveau d'amélioration consistait à semer des cultures de couverture sur les abords du lac afin de réduire la quantité de résidus qui se déverserait dans l'eau sous l'effet de l'érosion. Le second niveau d'amélioration consistait à ajouter aux cultures de couverture, l'aménagement de zones tampons. Le troisième niveau qui consistait à ajouter à ces options la possibilité de convertir une partie de l'espace en forêt ou en friche suscitait le moins d'intérêt. Le Consentement à payer moyen par individu interrogé est de 275,03 CAD pour le niveau 1 ; 553,98 CAD, pour le niveau 2 et 756,83 CAD pour le troisième. L'analyse des résultats montre que les facteurs qui semblent influencer la valeur des CAP obtenus sont le degré de certitude des répondants, la notion de conséquence et la sensibilité de ceux-ci aux questions environnementales. En effet, les répondants qui affirmaient que leur participation au questionnaire influencerait la gestion du Lac, de même que ceux qui s'estimaient sûrs de pourvoir à la provision déclarée et ceux qui avaient un fort intérêt pour le bien-être des milieux naturels avaient des CAP supérieurs à autres.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".