Understanding the Structure of Canadian Farm Incomes in the Design of Safety Net Programs<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of safety net programs in meeting their purpose depends implicitly on the nature of farm profitability distributions. This study provides an empirical characterization of farm operating profit distributions and assesses the implications for Canadian safety net programs. Pooled time series data from the Statistics Canada Tax Data Program and the Farm Financial Survey is queried across a range of farm types and provinces, with quartile distributions of Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization (EBITDA) within four farm‐size categories analyzed. The results show that regardless of farm type or province, there is greater variation in operating profit within a sales category than there is across the sales categories, and that the range in operating profit increases with size, revealing some very profitable small farms and unprofitable large farms. Thus, the discussion of the social value of farm stabilization programs ought not to be focused on farm size alone. L'efficacité avec laquelle les programmes de protection du revenu atteignent leurs objectifs dépend implicitement de la nature des distributions de probabilités des fermes. La présente étude établit une caractérisation empirique des distributions du bénéfice d'exploitation agricole et évalue les répercussions sur les programmes de protection du revenu au Canada. Des données chronologiques tirées du Programme des données fiscales (PDF) et de l'Enquête financière sur les fermes (EFF) de Statistique Canada sont totalisées par type de ferme et par province, y compris des distributions par quartile du résultat avant intérêts, impôts et dotations aux amortissements (EBITDA) de quatre catégories de taille de ferme. Les résultats ont montré que, sans égard au type de ferme ou à la province, la variation du bénéfice d'exploitation au sein d'une même catégorie de ventes était supérieure à la variation du bénéfice d'exploitation observée entre les différentes catégories de ventes et que l'étendue du bénéfice d'exploitation augmentait avec la taille, révélant des fermes de petite taille très rentables et des fermes de grande taille non rentables. Par conséquent, la discussion sur la valeur sociale des programmes de stabilisation du revenu agricole ne devrait pas s'appuyer sur la taille de la ferme uniquement.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».