Farm income variability and off‐farm diversification among Canadian farm operators
Notice bibliographique
Résumé
Purpose For many farm families and operators across the OECD countries, off‐farm income has become a major determinant of their well‐being. The purpose of this paper is to investigate the potential role of off‐farm employment as a risk management tool among farm operators. Design/methodology/approach A two‐part model is applied to a longitudinal farm‐level data set for about 20,000 Canadian farms, from 2001 to 2006, in order to estimate the relationship between farm income risk and the decision to participate in the off‐farm labor market and the level of off‐farm employment income. Findings The variability of farm market revenue is found to be positively related to the likelihood of off‐farm work and the level of off‐farm employment income, in particular for operators of relatively large farms. Hence, farm operators' production decisions appear to be conditioned on an income portfolio that includes a substantial amount of off‐farm income for all sizes of farms. Social implications These results reinforce the need to consider the portfolio effect induced by the integration of farm resources within the non‐farm sector. This is particularly relevant to risk management farm policies that have typically considered decisions made in the agricultural sector in isolation. Originality/value This paper uses a true farm‐level panel data set to investigate the relationship between farm income risk and off‐farm work. The size of the data set also allows the robustness of the results across farm typologies and size to be tested. This study contributes to the understanding of structural changes in the farm sector, and their potential implications for both rural and agricultural policies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».