An examination of factors influencing producer adoption of HT canola
Notice bibliographique
Résumé
This thesis develops a conceptual framework to determine the probability of adopting HT canola when producers are assumed heterogeneous. The model is based on the framework developed by Fulton and Keyowski (1999), but is modified from a deterministic model to a probabilistic model. The study also considers the gross returns from adopting HT canola. Canola production in Manitoba, Canada is chosen as the region of analysis for the empirical component of the study. In 2002, 74 per cent of total canola acres in Manitoba were devoted to HT canola production. Factors such as soil type, producer risk profile, experience, productivity, and management ability are considered as potential determining factors which distinguish adopters of HT technology from non-adopters. Based on an initial assessment of Manitoba canola data, which shows the incomplete adoption of HT technology in Manitoba, a model is developed which considers adoption of a new technology as a function of the characteristics of the adopters. The conceptual model is tested empirically in two-stages. The first stage employs Ordinary Least Squares analysis to estimate the expected yield of different canola varieties to determine whether producers realize a benefit from the adoption of HT varieties. A logit analysis is conducted in the second stage, and considers different attributes of producers – such as risk aversion, management ability, productivity and expected yields – to determine the probability of producers adopting HT technology. The results show two primary findings. First, certain HT varieties can be shown to give producers higher returns. Second, differentiating characteristics of producers are key in determining the likely adoption of HT canola.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».