Canadian Agricultural Business Risk Management Programs: Implications for Farm Wealth and Environmental Stewardship
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effects of Canadian agricultural business risk management (BRM) programs on farm financial performance and incentives to adopt environmental stewardship practices (i.e., Beneficial Management Practices [BMPs]). Monte Carlo simulation is used to model stochastic prices and production for a representative Alberta cropping operation. Net present value analysis is used to evaluate BRM program participation. Participation is modeled for Growing Forward and Growing Forward 2 versions of AgriInvest, AgriStability, and AgriInsurance. Adoption of select BMPs is also modeled. Results indicate that BRM program participation significantly improves farm financial performance with a corresponding reduction in risk. Much of the benefit from participation comes from subsidization associated with the programs. While changes to BRM programs under Growing Forward 2 result in reduced support, the impact on representative farm performance is small. BRM program participation reinforces incentives to adopt BMPs that already have positive net benefits (e.g., crop rotation BMPs) and increases the magnitude of disincentives (i.e., net costs) associated with adoption of land use BMPs such as wetland restoration or buffer strips. The results from this analysis raise questions related to both risk management and agri‐environmental policy in terms of policy effectiveness, efficiency, and compatibility. Cet article examine les effets des programmes canadiens de gestion de risques d'entreprises (GRE) sur le rendement financier des exploitations agricoles et les mesures incitatives pour l'adoption de pratiques d'intendance environnementales (comme les pratiques de gestion bénéfiques ou PGB). La simulation Monte Carlo sert à modéliser les prix et la productions stochastiques pour une exploitation agricole albertaine représentative. L'analyse de la valeur actualisée nette sert à évaluer la participation aux programmes GRE. La participation est modélisée pour Cultivons l'avenir et Cultivons l'avenir 2, des versions d'Agri‐investissement, Agri‐stabilité et Agri‐assurance. L'adoption de quelques PGB est aussi modélisée. Les résultats démontrent que la participation aux programmes GRE améliore considérablement le rendement financier avec une réduction correspondante du risque. Une grande part des avantages à la participation proviennent du financement associé aux programmes. La réduction du soutien résultant des modifications aux programmes GRE dans le cadre de Cultivons l'avenir 2 n'a entraîné qu'un impact minime sur le rendement de l'exploitation agricole représentative. La participation aux programmes GRE renforce les mesures incitatives pour l'adoption de PGB qui produisent déjà des avantages positifs nets (comme les PGB de la rotation des cultures) et augmente l'envergure des contre‐incitations (comme le coût net) associées à l'adoption de PGB de l'exploitation des terres comme le rétablissement des zones humides ou tampons. Les résultats de ces analyses soulèvent des questions liées à l'efficacité, l'efficience et à la compatibilité à la fois des politiques de gestion du risque et agroenvironnementales.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».