MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2221667569 · doi:10.22004/ag.econ.157407

Cost Structure of the Ontario Dairy Industry Revisited: Distributional Aspects

2013· preprint· en· W2221667569 sur OpenAlexaboutno aff
Predrag Rajsic

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfit (economics)RevenueSustainabilityAgricultural scienceDairy industryCost structureBusinessAgricultural economicsEconomicsMicroeconomicsFinanceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The initially stated objective of the Canadian dairy supply management–farm revenue risk reduction–has been met well by the program. However, it is less clear whether the program has served all farms equally well. Namely, it is not known how successful the program was in enhancing the cost-effectiveness of smaller farms. This paper uses the 2006 Ontario dairy farm-level accounting data to compare the estimated cost structure with that identified by Moschini (1988). Next, farm size and profit distribution changes are assessed. Finally, the paper provides a simple framework for examining the relationship between current farm size and quota purchases by individual farms. The results suggest that the general cost pattern identified in the early 1980s has been retained. Average cost declines as output increases at lower output levels. However, the minimum-cost farm size has increased about threefold. Additionally, both output and profit distributions have become more skewed, with a lesser contribution by smaller farms. There is evidence that the possibility of quota exchange facilitated the greater expansion of larger farms and that the process of divergence in size and profit between small and large farms is continuing. These results have bearing on the sustainability of smaller farms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgEcon Search (University of Minnesota, USA)Même sujetAgricultural Economics and PolicyTravaux en français237 207