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Enregistrement W4406192156 · doi:10.1111/agec.12873

Factors affecting investments in environmental assets by agricultural machinery cooperatives (CUMAs): Evidence from France

2025· article· en· W4406192156 sur OpenAlexaff
Daniel Diakité, Lota D. Tamini, Simon Cornée, Sébastien Caillault

Notice bibliographique

RevueAgricultural Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureBusinessAgricultural machineryAgricultural economicsEconomicsNatural resource economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although cooperatives are major actors in the transformation of agricultural systems, very little attention has been paid to the conditions that facilitate or hinder their involvement in the sustainable transition. Drawing on theoretical and empirical approaches, we analyze the effect of social capital on the propensity and proportion of investment in environmental assets in the case of agricultural machinery cooperatives (CUMAs) in France. The number of producers within their CUMA is used as a proxy of the bonding social capital and the CUMA's relationships with external organizations as a proxy of the bridging social capital. Our results show a nonmonotonic relationship between the proxies of social capital and investment in environmental assets by CUMAs. However, the effect differs depending on the subdimension of social capital considered. Interestingly, our results show that the effect of social capital within CUMAs remains even when the cooperatives carry out investment renewals that involve less risk for members.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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