Growing Forward with Agricultural Policy: Strengths and Weaknesses of Canada's Agricultural Data Sets
Notice bibliographique
Résumé
Canada has four major sources of information on the financial and production aspects of agriculture: the Census of Agriculture, the Farm Financial Survey, the Agricultural Taxation Data Program, and administrative data resulting from Business Risk Management programs. These data sets form the basis for the analysis of Canadian agricultural policy, which has shifted from a focus on farm family income enhancement, to commodity‐specific supply stabilization, to enhancing the competitiveness of the sector and individual operations. The changing focus of agricultural policy together with the growing heterogeneity of the farm sector has significant implications for the forms of analysis conducted and the suitability of the data collected for analysis. No single data set supplies all the data necessary to determine the need for and effect of farm support programs. Census data provide descriptive measures of total production but lack detailed farm financial information. Such data is provided by tax data but information is not provided on assets/liabilities, inputs/outputs, and demographics. Proposals to consider the individuals behind a unit of production in the determination of support eligibility would drive an even larger gap between data demands and the current supply of publicly provided data.
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 | 0,057 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,055 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».