Benchmarking technical, financial analysis and economic efficiency in Maritime Canadian agriculture
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study examines the technical and economic efficiency of beef farming in Maritime Canada through benchmarking. Design/methodology/approach Drawing data from the Canadian Cow-Calf Cost of Production Network and 12 focus group sessions conducted in 2021, this evaluation assesses key parameters, including feed costs, income diversification and productivity indicators. Findings Results highlight that feed costs, particularly for grains and hay, are the most significant expenditure in beef farming. Benchmarked farms in Maritime Canada show notable variations in economic and technical performance compared to those in other regions, influenced by factors such as feed usage, income sources and family labor contributions. The study emphasizes the significance of strategic resource utilization, including alternative feed options and family labor, in improving productivity and profitability. Practical implications Practical recommendations include educating farmers on ration balancing programs, adopting alternative feeds like corn silage to mitigate high grain prices and fostering knowledge-sharing networks. Social implications The findings aim to support stakeholders, including local governments and industry councils, in developing evidence-based policies and training programs to strengthen the region’s beef industry. Originality/value By leveraging the resource-based view (RBV) theory, this research contributes to understanding performance metrics and strategic resource management in the agricultural sector.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle