Part time farming in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Part time farmers have long been a factor in the development of agriculture in Manitoba, yet working on the farm and off the farm has been officially discouraged by federal tax statutes, while at the same time the province has been encouraging the creation of more jobs in rural, and primarily farming, communities. This study makes use of a utility maximization approach to modeling part time farming behavior and applies this model to data derived from the Census responses of Manitoba farmers in 1986 and 1991. The impact of a differential tax rate for on farm income and off farm income is modeled as well as the impact of output prices, autonomous transfers, general price levels and factor input prices, and the impact of the off farm wage. The comparative statics are calculated and a series of policy elasticities are computed for each policy instrument defined above. The data support the use of a logarithmic form of estimation in which the Cobb Douglas functional form is applied to both utility and production. In addition, constant returns to scale is assumed which, while removing some of the reaction conditions from the analysis, enables the direct testing of the model with the data available. The data support the use of estimated relationships for policy interpretations. The theoretical signs of the comparative static analysis and the reduced form of the model generally confirm the theoretically expected signs, but also indicate that shifts in utility function parameters may well explain the behavior of part time farmers in Manitoba inasmuch as the production function parameters are found to be stable...
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».