Adoption of Agri‐environmental Programmes in Swiss Crop Production L’adoption des programmes agroenvironnementaux dans les grandes cultures suisses Die Adoption von Agrarumweltprogrammen in der Schweizer Getreideproduktion
Notice bibliographique
Résumé
summary Adoption of Agri‐environmental Programmes in Swiss Crop Production We analyse the adoption of agri‐environmental programmes, i.e. extensive and organic crop production, in Switzerland for the years 2008 and 2009. While extensive crop production is adopted by about 60 per cent of all eligible farms, the adoption of organic crop production is very limited. Using logistic regressions we find that farms located in adverse production conditions (e.g. at higher altitudes) are more likely to be adopters of extensive crop production. Moreover, our results show that the probability of adopting organic production decreases with increasing specialisation in crop production. We find that organic producers tend to be slightly younger and better educated than other farmers. However, no differences in farmers’ age and education are found between non‐adopters and extensive crop producers. This shows that, in general, the non‐adoption of agri‐environmental programmes in Switzerland is not primarily an educational problem. Moreover, we find that land tenure has no influence on the adoption of agri‐environmental crop production schemes. Thus, large shares of rented land do not limit the adoption of agri‐environmental programmes. In order to increase the adoption rates of extensive and organic production, particularly in non‐adverse production conditions, site‐ and region‐specific levels of ecological direct payments could be used.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».