Understanding Adoption of Livestock Health Management Practices: The Case of Bovine Leukosis Virus
Notice bibliographique
Résumé
Herd‐level livestock health management decisions have implications for farm profitability and the potential public impact of a livestock disease outbreak. Thus, adoption of health management practices is of interest to government officials concerned with managing the risk of disease outbreak and controlling the spread of infection. This paper uses a fractional logit model to estimate the disease risk reduction for livestock health management practices on farms, and then uses the economic benefits of these risk reductions as explanatory variables in an econometric model of adoption of these practices. We find that the economic damages from disease associated with a particular practice are statistically significant but ultimately of little practical economic importance in adoption decisions. Implications for policy and relation to prior research findings are discussed. Les décisions entourant la gestion sanitaire du troupeau ont des répercussions sur la rentabilité des fermes et sur l'impact qu'une éclosion de maladies animales pourrait avoir sur la population. Par conséquent, l'adoption de pratiques de gestion sanitaire intéresse les représentants du gouvernement soucieux de gérer le risque d'éclosion de maladies et de maîtriser la propagation d'une infection. Dans le présent article, nous avons utilisé un modèle logit fractionnaire pour estimer la diminution du risque de maladies lorsque des pratiques de gestion sanitaire du troupeau sont adoptées à la ferme et nous avons ensuite utilisé les avantages économiques de cette diminution du risque comme variables explicatives dans un modèle économétrique d'adoption de ces pratiques. Les résultats ont montré que les dommages économiques liés aux maladies associées à une pratique en particulier sont statistiquement significatifs, mais qu'ils sont finalement sans importance économique dans les décisions d'adoption. Nous avons examiné les répercussions sur la politique agricole et avons fait le lien avec des résultats de recherche antérieurs.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».