The Effect of Producers' Risk Attitudes on Sizing the Harvest and On‐farm Drying System
Notice bibliographique
Résumé
A simulation model of an on‐farm grain harvest and drying system was used to determine net returns associated with alternative sized systems. The physical processes of corn and soybean planting, growth, harvest and drying were simulated under historical weather conditions for 33 years. Weather data determined the number of field days, physiological maturity date, harvest grain moisture, yield losses and dryer energy costs. Guidelines developed by agricultural engineers and agricultural economists were used to initially size the combine and dryer for three sizes of farms. Capacities of the combine and dryer were increased and decreased by 10, 20, 30, 40 and 50%, independently. Net returns to labor and management, reflecting yield and price correlations, were determined for each of the equipment combinations. Stochastic dominance was used to evaluate the distributions of net revenue and determine the risk efficient combine and dryer sets. It was found that there were small differences in net returns for systems that completed harvest and drying in the 27B32 day range for all three farm sizes. For a given size of farm, risk averse producers were found to prefer smaller capacity combines and dryers. Les auteurs se sont servis d'un modèle simulant la récolte et le séchage du grain à la ferme pour calculer le revenu net de systèmes de production de taille variable. Les aspects physiques de la plantation, de la croissance, de la récolte et du séchage du maïs et du soja ont été reproduits en fonction des données météorologiques relevées pendant 33 ans. Ces données ont permis d'établir le nombre de jours de croissance, la date de la maturité physiologique, la teneur en eau du grain, les pertes de rendement et le coût de l'énergie nécessaire au séchage. Ensuite, les auteurs ont suivi les recommandations des agronomes et des économistes agricoles pour déterminer les dimensions initiales de la moissonneuse et du séchoir pour trois exploitations de taille différente. La capacité de la moissonneuse et celle du séchoir ont été augmentées ou réduites indépendamment de 10, de 20, de 30, de 40 et de 50 pour cent, puis on a calculé le revenu net venant du travail et de la gestion du producteur en tenant compte de la corrélation entre le rendement et les prix pour chaque combinaison. La dominance stochastique a permis d'estimer la distribution du revenu net et d'identifier les ensembles moissonneuse/séchoir rentables en fonction du risque. Les systèmes où la récolte et le séchage sont terminés au bout de 27 à 32 jours entraînent de légères variations du revenu net, pour les trois types d'exploitation. Peu importe la taille de la ferme, l'aversion pour le risque incite le producteur à choisir une moissonneuse et un séchoir de dimensions plus modestes.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».