Notice bibliographique
Résumé
The percentage of farmers who are approaching retirement age is increasing. The census of agriculture shows that in 2001 there were a larger percentage of farmers over 55 years of age than was the case in the previous censuses. The transferring of the assets held by these farmers to the next generation has important policy implications for the structure of Canadian agriculture. It also raises several policy questions for future research. Using data from 2005 Farm Financial Survey this paper examines the transfer of assets for both one and multi-generation farms. We have identified 73,900 farms where the oldest operator is 55 or older. Of these farmers 18,800 are operated by more than one generation of farmers. In the case of these farms the next generation is already involved in the farm business. The remaining 55,100 farms are operated by only one generation of farmers. The total assets based on market value for the one generation farms are estimated to be $47 Billion. The assets which are expected to be transferred to the next generation total $33.4 Billion. The majority of these farms are expected to be bought up by the multi-generation farms to achieve economies of scale or to be purchased by new entrants as lifestyle farms. In the case of multi-generation farms the total assets owned are estimated to be $40 Billion. The assets which are expected to be transferred to the next generation total $34.1 Billion. These farms are expected to stay within the family and be purchased by the next generation. They will continue to be operated by the next generation and in some instances on a larger scale.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».