Factors affecting variability in farm and off‐farm income
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the factors affecting the relative variability in farm and off‐farm income for Canadian farm operators. Design/methodology/approach Variability of farm and off‐farm income is analyzed using a dataset of 17,000 farm operators from 2001 to 2006. Relative ranking of the coefficients of variation (CV) for farm and off‐farm income are compared across farm types and are regressed against factors conditioning the variations. Findings Greater reliance on farm income results in lower (greater) relative variability in farm (off‐farm) income. Larger commercial operations experience larger farm income volatility because they are less risk averse or they can manage more risk. Diversification and off‐farm employment appear to be risk management strategies for commercial operations. Research limitations/implications Government payments have a small, positive effect on farm and off‐farm income variability, indicating this support leads farmers to take on more risky activities and/or reduce the use of self‐insurance activities. Results could also be due to the lag between the time of the income reduction and the time in which the aid is received. Further research is necessary to decipher the effects of government support on farm decisions. Practical implications The results on relative variation in the farm and off‐farm income across farm type raises questions about whether government programs should target specific operations. Originality/value While income variation remains a focus of public policy, factors affecting its variability are not well‐understood. Studies have examined the level of farm income and the decision to participate in off‐farm employment but none has examined the variance in both income sources.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».