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Enregistrement W2529362707 · doi:10.1111/cjag.12120

The Impact of Market Intervention on Quota Mobility: The Case of the Ontario Dairy Industry

2016· article· en· W2529362707 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rebecca Elskamp, Getu Hailu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsDairy Farmers of OntarioUniversity of Guelph
Mots-clésWelfare economicsEconomicsPolitical scienceEconomyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the relationship between farm‐level scale efficiency and quota purchases in the Ontario dairy quota market before and after the implementation of a progressive transfer assessment policy and a price cap policy. We find that scale efficiency has a positive effect on net quota purchases and that the two regulations slowed down this effect. The largest deterrent in the movement of quota from less efficient to more efficient producers occurred after the implementation of the capital asset pricing policy. If the capital asset pricing policy remains in effect, it will likely take a longer time to achieve an efficient allocation of quota across producers in the industry. Nous examinons la relation entre l'efficience d'échelle agricole et les achats de quota au sein du marché des quotas laitiers ontariens, avant et après l'implantation d'une politique d'évaluation progressive de transfert, et d'une autre de plafonnement des prix. Nous avançons que l'efficience d'échelle a un effet positif sur les achats nets de quota et que les deux politiques ont freiné cet effet. La plus grande dissuasion au sein du mouvement des quotas de producteurs moins efficients vers ceux qui le sont plus, survient après le plafonnement des prix. Si la politique de plafonnement des prix demeure en vigueur, il faudra attendre encore longtemps avant de réussir une allocation efficiente des quotas parmi les producteurs de l'industrie.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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