Farm Income Variability and Off-Farm Diversification in Canadian Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
For a majority of farm families and operators in OECD countries, off-farm or non-farm occupations have become a significant source of income and a major determinant of their well being. This study investigates the use of off-farm employment as a risk management tool by farm operators. A two-part model is developed to estimate the impact of farm income risk on the decision to participate in the off-farm labour market and the level of off-farm employment income. Longitudinal farm level data for about 30, 000 Canadian farms from 2001 to 2006 are used for this study. The variability of farm market revenue is found to positively affect the likelihood of off-farm work and the level of off-farm employment income, in particular for operators of larger commercial farms. The apparent ability of a significant number of operators of large farms to increase their resilience and coping capacity through off-farm employment income suggest the presence of substantial interactions between off-farm income and farm income stabilization policies. Consequently, the focus of agricultural policies on risk management and income stabilization reinforces the linkages between rural and agricultural policies. In particular, it appears that policies designed to facilitate access to off-farm work or to enhance off-farm opportunities, such as rural development programs, could contribute to achieve some objectives underlying agricultural income stabilization programs. These results reinforce the need for coherent rural and agricultural policies, and raises questions about the desirable balance between placed based rural policies and sector specific agricultural policies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».