Adhésion et résultats de l'assurance récolte dans les foins au Québec : analyse de sa mise en œuvre et analogie avec la Pennsylvanie
Notice bibliographique
Résumé
L'assurance récolte est un programme gouvernemental qui compense les pertes de récoltes des entreprises agricoles. Au Québec, dans le programme pour les foins, les pertes sont évaluées à partir d'indices et de données météorologiques depuis 2007. Depuis lors, ce programme a connu des problématiques qui ont mené à des modifications dans sa mise en œuvre. L'objectif de ce mémoire est de comprendre comment le processus de mise en œuvre explique les résultats de l'assurance récolte dans les foins au Québec. À partir de la théorie sur la mise en œuvre de politiques publiques (Winter, 1990, 2012), un cadre d'analyse a été élaboré et adapté pour analyser une assurance récolte indicielle. Ce cadre examine comment l'élaboration du programme, ses composantes (options offertes dans les contrats d'assurance, données et indices, ressources financières et humaines, primes) et sa livraison (coordination des organisations et rôle des agents d'assurance) influencent ses résultats (adhésion, perceptions et comportements des producteurs de foins; ratios indemnités versées / primes payées). Une analogie avec le programme en Pennsylvanie Pasture, Rangeland, Forage Insurance Program a permis d'enrichir les résultats. À partir de 23 entretiens avec des acteurs impliqués dans le programme québécois, de statistiques et de documentation sur les programmes québécois et américains, six principaux constats ont émergé. Premièrement, le programme québécois assure 59 % des superficies de foins en 2020. Deuxièmement, bien que les programmes au Québec et en Pennsylvanie soient des assurances indicielles, leurs composantes et leurs méthodes de livraison sont différentes, ce qui influence leurs résultats. Troisièmement, les producteurs de foin québécois ont reçu, en moyenne, 4,32 $ d'indemnité pour chaque dollar de prime versé entre 2007 et 2022. Malgré ces résultats, plusieurs producteurs expriment des insatisfactions et des incompréhensions, pour la plupart liées au risque de base (corrélation imparfaite entre les pertes réelles à la ferme et les pertes calculées par le programme). Quatrièmement, les producteurs peuvent développer des comportements économiques non désirés (p. ex. maximiser leurs indemnités; être influencés dans leur choix de production par le programme) tant au Québec qu'en Pennsylvanie. Cinquièmement, au Québec, trois perceptions du programme ont été identifiées en interrogeant les producteurs de foins : assurance (programme couvre les pertes), « placement » (indemnité plus élevée que prime payée à long terme) et « loterie » (indemnités incertaines et déconnectées des pertes réelles). Ces perceptions influencent le choix d'adhérer (ou non) à l'assurance récolte et la satisfaction des producteurs. Sixièmement, la coordination et le transfert d'information entre les acteurs impliqués, notamment La Financière agricole du Québec, l'Union des producteurs agricoles et les producteurs de foins, influencent les résultats du programme. Cette étude ouvre la voie à plusieurs perspectives de recherches sur l'impact des réformes d'un programme sur les comportements économiques des producteurs.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».