La Participation des Adhérents Dans Leurs Coopératives Agricoles: Une Étude Exploratoire du Secteur Céréalier Français
Notice bibliographique
Résumé
En adhérent à une coopérative agricole, les agriculteurs s'engagent à participer économiquement à celle‐ci en tant que coopérateurs et également à participer à son gouvernement, en tant qu'associés. Or aujourd'hui, les chercheurs et directeurs de coopératives constatent une baisse de ces deux niveaux de participation. Ce papier a pour objectif de construire une typologie des adhérents de coopératives agricoles du secteur céréalier français au regard de leurs comportements de participation puis d'identifier les déterminants qui expliquent l'appartenance des adhérents à une des classes de la typologie à partir d'un modèle probit multinomial. Nous faisons l'hypothèse que les attitudes de confiance et d'implication organisationnelles manifestées par l'adhérent envers sa coopérative peuvent expliquer ces différences de comportements aux côtés de variables individuelles liées à l'adhérent et son exploitation agricole et de variables liées à la coopérative à laquelle il adhère. L'analyse des comportements de participation permet de regrouper les 290 adhérents de l'échantillon en trois classes distinctes: « les individualistes », « les bons soldats » et « les engagés ». Les résultats du probit multinomial sur ces 3 classes montrent notamment un effet significatif de l'attitude d'implication organisationnelle, de la présence de stockage à la ferme et de la taille de la coopérative sur la probabilité d'être individualiste par rapport aux deux autres classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».