Assessing Technical Efficiency of Québec Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is twofold. Our first objective is to measure the level of technical efficiency of Québec dairy farms. Our second objective is to gauge the robustness of our results with respect to the selection of a functional form and of a distribution for the inefficiency index. We estimate efficiency frontiers for Cobb‐Douglas (C‐D), translogarithmic (TL) and generalized Leontief (GL) production functions with half‐normal, truncated normal and exponential distributions. Our results, based on likelihood dominance criterion (LDC) indicate that the GL production technology dominates the other two functional forms, and this ranking is robust to changes in the distribution of the inefficiency index. Efficiency scores and ranks are highly correlated for all the functional forms and distributions. The differences in the mean levels of efficiency are statistically significant across functional forms and distributions, although the magnitude of the difference is minuscule. The very high mean level of efficiency and the low standard deviation confirms that Québec dairy farms are very homogenous in terms of getting the most from their inputs. This is not surprising, given that the sector has been very stable policywise and that it has been difficult for dairy farmers to expand. To augment the comparisons, results obtained from data envelopment analysis (DEA), are added to the analysis. In this case, the correlation coefficients between DEA and parametric specifications are found to be very low.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».