Notice bibliographique
Résumé
The demand for crop hail insurance is examined in both static and dynamic models and both with and without all‐risk crop insurance. Contrary to general results on optimal insurance with background risk, crop revenue uncertainty induces the farmer to decrease rather than increase coverage. The underinsurance results are strengthened when farmers are able to dynamically update their insurance portfolio as information about the value of the crop is revealed over time. When hail insurance is purchased along with all‐risk crop insurance, two alternative approaches are examined and their efficiency properties compared. Nous examinons la demande d'assurance‐grêle au moyen, à lafois, de modèles statiques et de modèles dynamiques, chacun intégré ou non à une assurance tout‐risque. Contrairement à ce qu'on observe généralement pour le niveau d'assurance optimal établi enprésence d'un risque sous‐jacent, l'incertitude quant au rendement des cultures attendu incite l'exploitant agricole à réduire, plutôt qu'à augmenter, sa couverture. Les résultats de cette sous‐assurance sont améliorés lorsque l'exploitant est capable d'actualiser régulièrement son portefeuille d'assurance à mesure que la valeur finale de la récolte se précise. Dans le cas de l'assurance‐grêle achetée dans le cadre d'une assurance‐récolte tout‐risque, nous comparons deux options quant à leur possibilité de rendement économique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».