Impact of the Farm Income Stabilization Insurance Program on Production Decisions in the Quebec Pork Industry: An Empirical and Theoretical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
<p class="sar-body"><span lang="EN-CA">The Farm Income Stabilization Insurance Program (ASRA) is an agricultural program implemented in several agricultural sectors in Quebec, including the pork sector. This article aims to empirically assess the effects of this program on production decisions in the pork industry in Quebec using a Vector Error Correction Model (VEC). As variables we used the pig supply, the price of pork, and stabilized income. The dataset contains information about the pork sector which cover the period 1981-2014. The annual average growth rate of the quantity offered in this period is 5.24%. The results suggest that the supply of pork is strongly correlated with lagged values of stabilized income. The results also show that there is only one long-term relationship between the three variables above-mentioned. By contrast, in the short term, an increase of one percentage point of the stabilized income leads to an increase of 0.80 percentage point of pork supply in the next period while an increase of one percentage point of pork price will result to a decrease of 0.47 percentage point of the production. Pork production decisions are dominated in short-term by the presence of ASRA program. This shows evidence that without the ASRA program, pork production would be less. These results confirm some of the criticisms of this program. Thus, through this article we suggest a compensation indicator which internalizes market signals in order to improve pork industry efficiency. Simulations of the compensation indicator were also performed. The adoption of this indicator as a measure of compensation for the ASRA program will generate an efficient production system, reduce the deficit of the program, and improve the competitiveness of pork industry. This indicator can be applied to other agricultural sectors covered by the ASRA program.</span></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».