Technical Efficiency, Technological Change and Output Growth of Wheat Farms in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
This paper utilizes recent advances in stochastic decomposition methodology to examine the level and the driving forces of technical efficiency for an unbalanced panel data set of 100 wheat farms in Saskatchewan during the period 1987–95. The contributions of resource use and total factor productivity to the output growth of these farms are also investigated. The analysis indicates moderate levels of technical efficiency and a considerable variation of efficiency ratings among Saskatchewan farms. The ownership status, composition of labor employed, participation in crop insurance and government income transfer programs, participation in Top Management Workshops, degree of specialization, level of intensification and mechanization of production, type of land used, and the farm debts account for differences in efficiency across wheat farms. Even though the productive efficiency of the farms has been increasing over time, the results show that technological progress was the main source of productivity and output growth during the study period. L'analyse que voici fait appel aux plus récentes améliorations apportées à la méthode de décomposition stochastique pour déterminer le degré d'efficacité technique et les motivations d'ungroupe non pondéré de 100 producteurs de blé de la Saskatchewan entre 1987 et 1995. Les auteurs ont aussi déterminé dans quelle mesure l'exploitation des ressources et la productivité totale des facteurs affectent la croissance de la production dans les exploitations concernées. L'analyse révéle un degré moyen d'efficacité technique et une variation considérable du rendement chez les agriculteurs de la Saskatchewan. La variation du rendement s'explique par divers facteurs comme le type de propriété, la composition de la main‐d'œuvre, l'inscription aux programmes gouvernementaux d'assurance récolte et de transfert du revenu, la participation à des ateliers de gestion, le degré de spécialisation, le niveau d'industrialisation et de mécanisation de la production, le genre de terres cultivées et la dette de l'exploitant. Même si la productivité des fermes a augmenté au fil des ans, les résultats indiquent que le progrés de la technologie demeure la principale source d'une croissance du rendement et de la production durant la période à l'étude.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».