Imperfection du marché du capital et investissement des exploitations agricoles
Bibliographic record
Abstract
Le but de notre article est de rechercher les déterminants des décisions d’investissement des exploitants agricoles français en présence d’imperfections du marché du capital. Les contraintes d’accès au marché du crédit qui semblent jouer un rôle croissant en France sont prises en compte en intégrant des coûts de transaction associés aux emprunts et en définissant un plafond d’endettement. L’introduction de ces imperfections conduit à la simultanéité entre les décisions financières et les décisions d’investissement de l’exploitation. Un des résultats du modèle est de montrer que, pour comprendre les variations du taux d’investissement, il est nécessaire de différencier les exploitations ayant contracté des emprunts sur deux années successives. Le modèle est estimé sur données de panel en utilisant la méthode des moments généralisés. Le modèle n’est pas rejeté par les données pour le sous-échantillon des exploitations où le chef d’exploitation a une formation générale, le sous-échantillon des grandes exploitations.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".