MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2172184507 · doi:10.7202/601072ar

Productivité, efficacité économique et équité dans le secteur agricole québécois

2009· article· fr· W2172184507 on OpenAlexaffvenueabout
Jean‐Pierre Wampach

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’environnement économique de l’agriculture au Québec s’est modifié au cours des années 1970. On peut se demander s’il sera possible à l’avenir d’augmenter la productivité de la main-d’oeuvre agricole et l’efficacité économique sans qu’il en résulte une perte d’équité. Comment faire en sorte que les changements techniques et structurels dans le secteur agricole produisent des résultats nets positifs sur l’ensemble de l’économie, sur l’environnement et sur la vie économique et sociale des communautés rurales? Cet article porte sur ces questions. L’étude repose sur l’analyse de l’évolution passée de la productivité, du déséquilibre actuel dans l’allocation des ressources et des changements structurels prévus. Elle mène à la conclusion que le processus de modernisation de l’agriculture québécoise est devenu coûteux pour les agriculteurs et pour la société, moins productif et inéquitable. Deux scénarios de changements structurels sont envisagés. L’un est basé sur la théorie de l’équilibre général, l’autre, sur la différenciation sociale, l’intervention de l’État et la concurrence entre les agriculteurs. Quelques suggestions de modifications sont faites. L’adoption de ces suggestions amènerait le secteur agricole à engendrer un surplus économique qui proviendrait d’une amélioration des ressources humaines et foncières et d’une structure mieux équilibrée plutôt que de l’achat des intrants et d’une substitution du capital à la main-d’oeuvre comme ce fut le cas dans le passé.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.445
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2009
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueL Actualité économiqueSame topicAgriculture and Rural Development ResearchFrench-language works237,207