Analyse comparée des performances des systèmes de production des fermes laitières au Canada et aux États-Unis
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte où l'amélioration des performances des fermes laitières nord-américaines est une quête continue, ce mémoire s'intéresse aux disparités présentes au niveau des facteurs de production des fermes laitières. Ces disparités visibles à l'échelle canadienne et américaine peuvent entraîner potentiellement des écarts au niveau des performances des fermes laitières. L'objectif de cette étude est d'analyser les variations des performances des systèmes de production (rassemblement homogène de plusieurs facteurs de production) des entreprises laitières à l'étude. Les échantillons de fermes proviennent du Québec, de l'Ontario, de l'État de New-York et de l'État du Wisconsin. Toutefois, le présent travail de recherche ne s'attarde pas à la comparaison des fermes laitières selon leur région, mais bien à la comparaison des fermes laitières selon leurs facteurs de production et ce, indépendamment de leur situation géographique. Ainsi, les fermes laitières canadiennes et américaines sont analysées dans la même base de données. Pour ce faire, l'analyse hiérarchique de classification (Cluster analysis) utilise différents facteurs de production afin de classer les fermes laitières à l'étude en systèmes de production. Une fois les systèmes de production élaborés, l'analyse multivariée de variance (MANOVA) est utilisée afin de déceler les différences entre les performances techniques, technico-économiques et financières des systèmes de production à l'étude. Les résultats obtenus révèlent que les différences au niveau des facteurs de production des fermes laitières à l'étude ont un impact significatif sur les performances de celle-ci. Ainsi, le nombre de vaches, le système de traite, la fréquence de traite, les superficies cultivées par vache, le niveau de capitalisation, le coût d'achat d'alimentation par vache et le degré de spécialisation ont une influence sur les performances techniques, technico-économiques et financières des fermes laitières à l'étude. Ce mémoire contribue à l'analyse comparée des performances des fermes laitières. Ainsi, la typologie utilisée par le Cluster analysis lors de la classification des fermes laitières en systèmes de production et le choix du MANOVA comme test statistique de comparaison, apportent un regard nouveau à l'analyse comparée. L'approche systémique se veut une méthodologie nouvelle et adéquate aux fins d'analyses comparées des performances des fermes laitières.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».