Notice bibliographique
Résumé
Precision agriculture is rapidly emerging as a cornerstone of transformation in modern farming as farmers adjust to changing needs in their management and dissemination of technology. While technological innovations associated with precision agriculture--such as remote sensing, GIS mapping, and drone usage--are widely recognized, there remains a substantial gap in understanding the economic implications and behavioral responses that accompany its adoption. This research addresses that gap by exploring three key questions related to the economics of precision agriculture, each examined through a distinct empirical lens. Chapter two investigates the current state of PA adoption in the United States and GIS mapping use in Canada, drawing on data from the Census of Agriculture. The analysis explores the relationship between farm size and adoption behavior, revealing that larger farms are significantly more likely to implement precision technologies. Capital availability and investment capacity also appear to be key drivers of adoption. Chapter three evaluates the impact of a pro-precision agriculture policy on farmers' risk behavior, proxied by crop insurance coverage rates. Using county-level data from the Summary of Business and Risk Management Agency (RMA) for corn producers and applying a two-way fixed effects difference-in-differences framework, the study finds that farmers in Virginia--following the implementation of the tax credit policy--reduced their insurance coverage rates relative to North Carolina. This suggests that PA adoption may influence farmers' perceived need for insurance and their attitudes toward risk. Chapter four shifts the focus to Australia, analyzing how farmers planned adoption of drones relates to their technical efficiency. Using survey-level data and a two-stage approach with truncated regression and subsample bootstrapping, the study finds a positive association between drone adoption plans and technical efficiency. This chapter contributes to the growing literature on how emerging technologies may support productivity improvements in agriculture. Collectively, these three chapters offer new empirical evidence on the adoption, policy impacts, and efficiency outcomes associated with precision agriculture, providing insights that are vital for researchers, policymakers, and practitioners alike.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».