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Enregistrement W93447119 · doi:10.1111/j.1746-692x.2008.00109.x

How Effective is Farmer Early Retirement Policy

2008· article· en· W93447119 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Caskie, John Davis, Michael Wallace

Notice bibliographique

RevueEuroChoices · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentHectareProfit (economics)Direct PaymentsAgricultureQuarter (Canadian coin)EconomicsStatutory lawCommon Agricultural PolicyScale (ratio)Agricultural economicsBusinessGeographyEuropean unionFinancePolitical scienceEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial support for EU farmers seeking early retirement is a discretionary element of CAP rural development policy and some EU member states, most notably France, Ireland and Greece have chosen to implement the measure. We explore whether the introduction of such schemes is likely to represent good value for money. We use data from Northern Ireland, a region with a relatively small-scale family-farm structure, where there have been periodic calls from farmer groups to introduce support for early retirement. We estimate the benefits that might arise from the introduction of such a scheme using FADN data and a separate survey of 350 farmers aged 50 to 65. We find that farm scale is a significant determinant of profit per hectare but that operator age is not. Benefits from releasing land through an early retirement scheme are conditional on such transfers bringing about significant farm expansion and changes in land use. Even when these conditions are satisfied, however, pensions payments of only about one-third the statutory maximum could be justified in a best-case scenario. Almost a quarter of all payments would incur deadweight losses, i.e., go to farmers who would be retiring anyway. Overall, the economic case for such a scheme is considered to be weak. Copyright (c) 2008 The Authors. Journal compilation (c) The Agricultural Ecomomics Society and the European Association of Agricultural Economists 2008.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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