Impact du design de questions sur la perception des compensations proposées et les intentions de participation au pad: étude de préfaisabilité
Notice bibliographique
Résumé
Le Plan d’agriculture durable (PAD) du gouvernement du Québec offre aux entreprises agricoles un ensemble de possibilités pour accélérer l’adoption des meilleures pratiques agroenvironnementales d’ici 2030. Il est prévu que des rétributions soient offertes pour compenser les coûts encourus suite à la mise en œuvre de certaines pratiques. Cette étude s’appuie sur les principes de l’économie comportementale et les techniques de l’économie expérimentale pour mettre en évidence des leviers comportementaux de l’acceptation et de l’adhésion des entreprises agricoles à certaines pratiques proposées par le PAD. À partir de l’analyse de données fournies par le Centre d’études sur les coûts de production en agriculture (CECPA) recueillies auprès de 489 répondants, les auteurs concluent que : 1. La façon de présenter l’information aux agricultrices et agriculteurs a un impact sur leur perception du montant de rétribution qui leur est présenté. 2. Présenter l’information comme un incitatif ou un bénéfice est préférable à présenter l’information comme une compensation de coûts. 3. Ajouter un préambule à l’offre de rétribution qui reconnaît les efforts déjà faits par les entreprises agricoles québécoises et la hauteur des défis vers l'amélioration du bilan environnemental de leur entreprise crée une émotion négative, réduisant ainsi la probabilité que les personnes interrogées acceptent un niveau donné de rétribution.
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 | 0,049 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».