Canadian Business Risk Management: Private Firms, Crown Corporations, and Public Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper considers the current and possible institutions (programs, policies, participants, etc.) that govern public Business Risk Management (BRM) in Canada. This is an important policy topic for two reasons: BRM spending accounts for the vast majority of public monies funneled to Canadian agricultural producers and the upcoming Canadian Agricultural Partnership includes a mandated BRM review and thus presents an opportunity to change these institutions in meaningful ways. We pay particular attention to the rhetoric surrounding greater involvement of private insurance, the lack of rhetoric regarding the use of crown corporations, and issues of subsidization. We conclude with policy recommendations favoring commodity‐specific revenue versus whole‐farm net margin insurance, a possible reduction in subsidy levels, and a call to reconsider the role of crown corporations. We also make programming recommendations regarding the discontinued use of private reinsurance, a reduction in the level of program reserves, and greater transparency. Ce document examine les institutions actuelles et potentielles (programmes, politiques, participants, etc.) qui gouvernent la gestion des risques d'entreprises (GRE) au Canada. Deux raisons rendent important ce sujet politique : les dépenses liées á la GRE totalisent la grande majorité des fonds publics accordés aux producteurs agricoles, et le futur cadre politique agricole offre l'occasion de modifier ces institutions de manière significative. Nous portons une attention particulière á la rhétorique entourant l'implication plus soutenue des assurances privées, á l'absence de rhétorique au sujet de l'utilisation de sociétés d'État, et aux enjeux de subvention. Nous concluons avec des recommandations politiques favorisant les assurances de revenus provenant spécifiquement de produits agricoles versus celles de la marge nette de l'exploitation globale, une potentielle réduction des niveaux de subvention, et un appel á tenir compte du rôle des sociétés d'État. Nous proposons aussi des recommandations de programmation concernant l'arrêt de l'utilisation des réassurances privées, une réduction du niveau des programmes de réserve, et une transparence accrue.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».