IDENTIFICATION AND MANAGEMENT OF RISK IN PRODUCTION AGRICULTURE: THE CASE OF SASKATCHEWAN GRAIN AND OILSEED FARMERS
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural risks and uncertainty play a significant role in determining the stability of farm income.Successful farm managers are those who are able to identify and manage risks they face in the production process.Farmers have different perception of sources of risk and the risk management strategies adopted to manage risk also differ based on the perception of the importance the strategy in managing risk.Therefore, it is important to understand the risk perception of specific group of farmers to provide guidance in designing appropriate risk management strategies.This study uses survey of grain and oilseed farmers in Saskatchewan to identify their most important sources of risk, risk management strategies and model how farm and producer characteristics affect the perception and management of risks in production Best-Worst Scaling and latent Class cluster analysis were the tools employed to analyse the data.The results suggest production and marketing risks such as variation in output prices, rainfall variability, change in input prices, diseases and pests, accidents and health/disability, natural disasters, unable to meet quality requirements and risk management strategies including producing at low cost, keeping financial reserve, pests and diseases control, reducing debt level, buying crop insurance, diversification, getting market information and forward contracting as important sources of risk and risk management strategies to grain and oilseed producers in Saskatchewan.The cluster analysis also showed the existence of two unique clusters based on perception of sources of risk and three unique segments in relation to their perception of important risk management strategies.The regression analysis also suggests farmers use different risk management strategies based on a particular risk faced.Several socio-economic variables including off-farm income, sales, experience, debt to asset ratio, education household income and age were found to influence farmers' perception of risks and risk management strategies.The study should guide policy makers and service providers for appropriate targeting in the design of risk management strategies to help producers cope with risks.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».