Analyse comparée des performances des systèmes de production des fermes laitières au Canada et aux États-Unis
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte où l'amélioration des performances des fermes laitières nord-américaines est une quête continue, ce mémoire s'intéresse aux disparités présentes au niveau des facteurs de production des fermes laitières. Ces disparités visibles à l'échelle canadienne et américaine peuvent entraîner potentiellement des écarts au niveau des performances des fermes laitières. L'objectif de cette étude est d'analyser les variations des performances des systèmes de production (rassemblement homogène de plusieurs facteurs de production) des entreprises laitières à l'étude. Les échantillons de fermes proviennent du Québec, de l'Ontario, de l'État de New-York et de l'État du Wisconsin. Toutefois, le présent travail de recherche ne s'attarde pas à la comparaison des fermes laitières selon leur région, mais bien à la comparaison des fermes laitières selon leurs facteurs de production et ce, indépendamment de leur situation géographique. Ainsi, les fermes laitières canadiennes et américaines sont analysées dans la même base de données. Pour ce faire, l'analyse hiérarchique de classification (Cluster analysis) utilise différents facteurs de production afin de classer les fermes laitières à l'étude en systèmes de production. Une fois les systèmes de production élaborés, l'analyse multivariée de variance (MANOVA) est utilisée afin de déceler les différences entre les performances techniques, technico-économiques et financières des systèmes de production à l'étude. Les résultats obtenus révèlent que les différences au niveau des facteurs de production des fermes laitières à l'étude ont un impact significatif sur les performances de celle-ci. Ainsi, le nombre de vaches, le système de traite, la fréquence de traite, les superficies cultivées par vache, le niveau de capitalisation, le coût d'achat d'alimentation par vache et le degré de spécialisation ont une influence sur les performances techniques, technico-économiques et financières des fermes laitières à l'étude. Ce mémoire contribue à l'analyse comparée des performances des fermes laitières. Ainsi, la typologie utilisée par le Cluster analysis lors de la classification des fermes laitières en systèmes de production et le choix du MANOVA comme test statistique de comparaison, apportent un regard nouveau à l'analyse comparée. L'approche systémique se veut une méthodologie nouvelle et adéquate aux fins d'analyses comparées des performances des fermes laitières.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".