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Enregistrement W4400644556 · doi:10.3390/su16146009

Understanding the Dairy Sector in Slovenia: A Modeling Approach for Policy Evaluation and Decision Support

2024· article· en· W4400644556 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross marginAgricultural scienceAgricultureSustainabilityDairy farmingRevenueBusinessAgricultural economicsProduction (economics)Greenhouse gasQuarter (Canadian coin)GrazingHerdEnvironmental scienceGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the dairy sector in Slovenia, focusing on farm heterogeneity, efficiency in resource utilization, and policy implementations. Through a modeling approach, we explore the differences among dairy farms, considering factors such as herd size, farm management, natural conditions, and production potential. Based on 32 typical dairy farms, representing the entire dairy sector, composed of 6400 dairy farms, the analysis was performed using the farm model (SiTFarm). We emphasize the importance of accurate assessments, given the variability of policy impacts across farm types. While medium-to-large, specialized farms dominate milk production, smaller farms, particularly in less favored areas, hold social and environmental importance despite facing competitive challenges. Addressing environmental sustainability could involve promoting practices that improve milk yield and include grazing, as this tends to lower greenhouse gas emissions per kilogram of milk (−5%). Dairy farms contribute about one-third of the generated revenue in Slovene agriculture, of which a good half goes to farms located in less favored areas. They manage a good quarter of permanent grassland in Slovenia, and it is certainly the sector that can achieve the highest return on these areas. In 75% of the farms, the gross margin is higher than 1756 EUR/ha and using best practices they exceed 3400 EUR/ha. The model results indicate that the average hourly rate on dairy farms during the observed period falls within the range of EUR 7.3 to 17.4 of gross margin for most farms, with the top-performing ones exceeding 24 EUR/h. However, due to the significant reliance on budgetary payments (on average, 58% of the gross margin), the implementation of the common agricultural policy strategic plan generally leads to a deterioration in the economic indicators of dairy farms. This impact is particularly pronounced on medium-sized and larger farms, increasing the effect on income due to the substantial fixed costs involved. Our findings underscore the interplay between policy interventions, farm characteristics, and sectoral outcomes, offering valuable insights for policy-makers and stakeholders.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle