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Enregistrement W2001053007 · doi:10.1111/j.1549-0831.2009.tb00704.x

Sociological Factors Affecting Agricultural Price Risk Management in Australia*

2009· article· en· W2001053007 sur OpenAlex
Elizabeth Jackson, Mohammed Quaddus, Nazrul Islam, John Stanton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRural Sociology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractContext (archaeology)Risk managementEconomicsMarketingTheory of reasoned actionSociologyActuarial scienceBusinessFinancial economicsManagementSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The highly volatile auction system in Australia accounts for 85 percent of ex‐farm wool sales, with the remainder sold by forward contract, futures, and other hedging methods. In this article, against the background of an extensive literature on price risk strategies, we investigate title behavioral factors associated with producers' adoption of price risk‐management strategies (specifically futures and forward contracts) for selling wool. This research presents a behavioral model based on Diffusion of Innovations, the Theory of Reasoned Action, and the Theory of Planned Behavior. We found that the auction system is used as a price risk‐management tool because other selling methods are considered more risky. We also report on a curious relationship between risk and complexity in terms of wool producers' intentions to use forward contracts. We explored sociological factors in conjunction with focus‐group data in an attempt to understand this relationship. This exercise yielded some interesting findings on the impact that trust, habit, social cohesion, and networks have on decision making in the rural community. The significance of this article lies in its application of core sociological theory in a new research context: the Australian wool industry.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle