Étude multi-cas du processus de démarrage des modèles novateurs d'entreprise agricole et de la relève hors cadre familial
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de cette recherche exploratoire, une vingtaine d’études de cas ont été réalisées auprès de la relève hors cadre familial (HCF) ayant démarré un modèle novateur d’entreprise agricole. Dans un premier temps, une analyse descriptive a été effectuée afin d’améliorer nos connaissances sur le profil de cette relève (antécédent, formation, expérience, compétences, besoins en formation et service-conseil), ces modèles d’entreprise agricole (production, taille, activités, viabilité, etc.) et les stratégies de prédémarrage et de développement utilisées. Cette première analyse révèle entre autres que la majorité de la relève échantillonnée est d’origine urbaine, que la relève fait face au scepticisme du monde agricole québécois et que ces modèles novateurs d’entreprise agricole sont viables. D’autre part, il semble qu’il ait deux types d’entrepreneurs : l’entrepreneur-gestionnaire qui a pour premier objectif la viabilité de son entreprise agricole et "l’entrepreneur-philosophe" qui a choisi l’agriculture d’abord et avant tout pour le mode de vie. Dans un deuxième temps, une analyse comparative basée sur la viabilité des entreprises agricoles participantes a fait ressortir les divergences entre le groupe à forte viabilité et celui à faible viabilité. Parmi les multiples constats, cette deuxième analyse révèle l’importance de la détermination et de la capacité de réseautage des promoteurs au prédémarrage, d’acquérir une terre en lien avec les besoins de l’entreprise, d’avoir de bonnes compétences en gestion et en commercialisation et l’objectif d’une rentabilité hâtive (2 premières années). L’amélioration des connaissances au sujet de la relève HCF et de ces modèles novateurs d’entreprise agricole a pour but d’aider les dirigeants et les intervenants à leur offrir un accompagnement et des politiques adaptés à leur contexte. Ce qui aurait pour résultats de saisir le plein potentiel de cette source de futurs exploitants et d’innovations agricoles.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».