Factors That Affect the Adoption Decision of Conservation Tillage in the Prairie Region of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of conservation tillage technology since the 1970s has been one of the most remarkable changes in the production of crops on the Canadian Prairies. The decision whether to adopt conservation tillage technology or not requires the producer to go through a thorough decision‐making process. In Canada, there has been little economic research on the question of what farm, regional, and environmental characteristics affect the adoption decision. Using 1991, 1996, and 2001 Census of Agriculture data together with other data sources we estimate a probit model explaining the adoption decision. We find that important variables include farm size, proximity to a research station, type of soil, and weather conditions. La pratique du semis direct depuis les années 1970 constitue l'un des changements les plus notables de la production des cultures dans les Prairies canadiennes. Avant de décider d'adopter ou non cette pratique, le producteur doit s'engager dans un processus rigoureux de prise de décisions. Au Canada, peu d'études économiques se sont penchées sur les caractéristiques agricoles, régionales et environnementales qui influencent la décision d'adopter ou non. Au moyen des données tirées du Recensement de l'agriculture de 1991, 1996 et 2001, combinées à d'autres sources de données, nous avons estimé un modèle probit pour expliquer la décision d'adopter ou non. Nous avons estimé que les variables importantes incluent la taille de l'exploitation, la proximité d'une station de recherche, le type de sol et les conditions météorologiques.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».