Maatilapaneeliaineiston analyysi lineaarisella sekamallilla
Notice bibliographique
Résumé
Maatilapaneeliaineiston analyysi lineaarisella sekamallilla Tilastotiede Pro gradu -tutkielma 27.8.201360 sivua + 23 liitesivua paneeliaineisto, lineaarinen sekamalli, kannattavuuskirjanpitoaineisto Suomessa maatalousalalla on käynnissä voimakas rakennemuutos, jonka vaikutusta maatalouden tuotantokustannuksiin on tutkittava huomioiden pitemmän aikavälin muutokset.Maatalouden kannattavuuskirjanpitotoiminnalla on Suomessa pitkät perinteet ja tietoja kerätään vuosittain noin tuhannelta toimintaan vapaaehtoisesti liittyneeltä tilalta.Maa-ja elintarviketalouden tutkimuskeskus (MTT) kerää vuosittain maa-ja puutarhatalouden yrityskohtaisen kirjanpitoaineiston.Aineiston tuloksia sopivasti painottamalla pyritään kuvaamaan koko Suomen maatalouden kannattavuutta.Suomen tulokset julkaistaan Taloustohtori-sivuston maa-ja puutarhatalousverkkopalvelussa.Tutkielman teoriaosassa tarkastellaan mikropaneeliaineiston ja lineaarisen sekamallin ominaisuuksia ja tutustutaan maatalouden kannattavuuskirjanpitoaineistoon.Soveltavassa osassa selvitetään tuotantokustannusten muuttumista suomalaisilla kannattavuuskirjanpitotoimintaan osallistuvilla maatiloilla aikajaksolla 2000-2011 sekä testataan lineaarisen sekamallin käytettävyyttä mallinnettaessa maatalousyrityksen tuotantokustannuksia. Tuotantokustannuksia tarkastellaan kokonaistuotantokustannuksina ja yksikkötuotantokustannuksina.Kokonaistuotantokustannukset ovat olleet kasvussa koko 2000-luvun ajan kaikissa tuotantosuunnissa.Yksikkötuotantokustannus maitolitraa kohden on pysytellyt tarkastelujakson lähes samalla tasolla tai hieman pienentynyt.Tulosten perusteella lehmien määrän lisääntyminen tiloilla pienentää yksikkökustannusta.Tärkeimmät tuotantokustannuksia selittävät muuttujat liittyvät aikamuutokseen ja tilan suuruutta kuvaaviin tekijöihin, kuten viljelyala ja lehmien määrä.Tutkimuksessa selvitetään myös maatilojen kokoluokan ja maantieteellisen sijainnin merkitystä kustannusten selittäjänä.Tulosten perusteella tilan sijainti ei ole kovin tärkeä selittäjä kustannusten muodostumisessa ja kokoluokista eniten erottuu pienien maatilojen joukko, joka eroaa merkitsevästi keskisuurista ja suurista tiloista siten, että yksikkökustannustaso oli suurempi.Kokonaistuotantokustannukset kasvavat tilakoon kasvaessa.Mallien toimivuustarkastelujen perusteella lineaarinen sekamalli toimii parhaiten kokonaistasolla ja keskisuurilla ja suurilla kokoluokilla.Pienien tilojen kuvaaminen lineaarisella sekamallilla on epätarkempaa.Tuotantosuunnittain katsottuna malli näyttää antavan aliarvion kokonaiskustannuksista siipikarja-, kasvihuone-ja sikatuotannossa, ja toisaalta yliarvioivan kustannukset viljanviljelyssä, muussa kasvinviljelyssä ja muussa laidunkarjatuotannossa, mutta ero ei kuitenkaan ole merkitsevä.Tilannetta voitaisiin parantaa siten, että kannattavuuskirjanpitotoimintaan pyrittäisiin rekrytoimaan lisää pieniä tiloja ja sellaisien tuotantosuuntien tiloja, joita on nyt aineistossa vähän, esimerkiksi siipikarjatuotannon ja muuta laidunkarjatuotantoa harjoittavia tiloja.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».