An experimental study on the role of risk and ambiguity in farmer adoption of conservation agriculture practices
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la matière organique des sols a considérablement diminué en raison des changements dans les pratiques culturales et les types de cultures. Pour enrichir la matière organique des sols, le Québec a introduit des programmes visant à promouvoir et à soutenir financièrement la mise en œuvre de pratiques de conservation. Cependant, des études économiques ont montré que, sans tenir compte d'autres facteurs comportementaux, les incitations financières sont souvent insuffisantes pour atteindre les niveaux d'adoption souhaités. Les études ont mis en évidence l'incertitude comme un obstacle à l'adoption, soulignant la nécessité de différencier le risque et l'ambiguïté. Pour démêler leur influence sur la volonté des agriculteurs d'adopter les cultures de couverture, nous avons mené des expériences économiques avec des producteurs de grains au Québec. Les participants ont pris des décisions annuelles concernant la plantation de cultures de couverture sous différents niveaux d'ambiguïté et de risque. Nos résultats indiquent que la réduction de l'ambiguïté peut significativement diminuer les taux d'adoption, surtout lorsque la probabilité d'une année favorable est faible. Cependant, à mesure que la probabilité d'une bonne année augmente, l'effet négatif de la réduction de l'ambiguïté diminue et peut même devenir positif. Aucune preuve significative n'a été trouvée que le niveau de risque influence le comportement d'adoption sous des conditions d'ambiguïté totale et partielle. Notre étude contribue à la littérature en reconnaissant la nature dynamique de l'adoption de nouvelles technologies et en intégrant des attributs spécifiques des cultures de couverture. Ces perspectives sont précieuses pour développer des politiques agroenvironnementales et des programmes éducatifs visant à augmenter l'adoption des pratiques de conservation
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".