Assurance récolte et gestion des risques de perte de culture : mieux comprendre les choix des gestionnaires agricoles au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude porte sur les risques agricoles au Québec, plus particulièrement les risques de pertes de récolte. Entre 2018 et 2022, 66,5 % des gestionnaires agricoles sondés ont subi des pertes de récolte ayant nui à la santé financière de leur entreprise, et 71,3 % anticipent une aggravation liée aux changements climatiques. Par ailleurs, 50,5 % d’entre eux estiment avoir une connaissance moyenne ou faible des risques climatiques. Trois types de stratégies peuvent être combinées pour gérer ces risques : l’autogestion à la ferme (pratiques agricoles, prévention…), la résilience (formation, conseils, partage d’expériences…) et le partage des risques (collectifs, assurances, soutien gouvernemental…). La prise de décision en matière de gestion des risques est vécue différemment selon les personnes: 36,8 % des gestionnaires se sentent en contrôle, tandis que 27,7 % la vivent comme un jeu de hasard. L’assurance récolte, largement utilisée (74 % des entreprises y ont adhéré au moins une année entre 2018 et 2022), est souvent perçue comme une solution de dernier recours. La décision d’y adhérer repose principalement sur la perception du programme, sa compréhension et la confiance accordée. Les conseillers en assurance et le site de La Financière agricole du Québec (FADQ) sont les principales sources d’information des gestionnaires agricoles sondés. L’étude souligne l’importance d’encourager les entreprises agricoles à combiner diverses stratégies de gestion des risques et à améliorer la communication sur l’assurance récolte et les risques climatiques.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».