An experimental study on the role of risk and ambiguity in farmer adoption of conservation agriculture practices
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, la matière organique des sols a considérablement diminué en raison des changements dans les pratiques culturales et les types de cultures. Pour enrichir la matière organique des sols, le Québec a introduit des programmes visant à promouvoir et à soutenir financièrement la mise en œuvre de pratiques de conservation. Cependant, des études économiques ont montré que, sans tenir compte d'autres facteurs comportementaux, les incitations financières sont souvent insuffisantes pour atteindre les niveaux d'adoption souhaités. Les études ont mis en évidence l'incertitude comme un obstacle à l'adoption, soulignant la nécessité de différencier le risque et l'ambiguïté. Pour démêler leur influence sur la volonté des agriculteurs d'adopter les cultures de couverture, nous avons mené des expériences économiques avec des producteurs de grains au Québec. Les participants ont pris des décisions annuelles concernant la plantation de cultures de couverture sous différents niveaux d'ambiguïté et de risque. Nos résultats indiquent que la réduction de l'ambiguïté peut significativement diminuer les taux d'adoption, surtout lorsque la probabilité d'une année favorable est faible. Cependant, à mesure que la probabilité d'une bonne année augmente, l'effet négatif de la réduction de l'ambiguïté diminue et peut même devenir positif. Aucune preuve significative n'a été trouvée que le niveau de risque influence le comportement d'adoption sous des conditions d'ambiguïté totale et partielle. Notre étude contribue à la littérature en reconnaissant la nature dynamique de l'adoption de nouvelles technologies et en intégrant des attributs spécifiques des cultures de couverture. Ces perspectives sont précieuses pour développer des politiques agroenvironnementales et des programmes éducatifs visant à augmenter l'adoption des pratiques de conservation
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».