La régulation laitière face à la volatilité des marchés – États-Unis, Nouvelle-Zélande, Canada, France, Suisse
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article consiste, dans un contexte de volatilité accrue des prix des produits laitiers, à documenter et comparer la logique des systèmes de régulation mis en œuvre dans divers pays afin de gérer cette volatilité. Cinq pays font l’objet de l’analyse : les États-Unis, la Nouvelle-Zélande, le Canada, la France et la Suisse. Les mécanismes de gestion des déséquilibres de marché sont inexistants en Nouvelle-Zélande. Au Canada, la notion de déséquilibre de marché ne peut exister tant que le système de gestion de l’offre reste en place. Mais ce système de régulation isole l’industrie canadienne du reste du commerce mondial et la contraint à se développer sur la seule base du marché domestique. Aux États-Unis, l’intervention sur le marché en cas de baisse des marges est définie de telle sorte que son impact sur un rééquilibrage du marché risque d’être très limité. Par contre, le programme de paiements contra-cycliques pourra protéger le revenu des producteurs. En France, la gestion du marché par les quotas a été progressivement démantelée pour être remplacée par une contractualisation entre producteurs et laiteries. Les mécanismes de gestion de déséquilibre des marchés ne sont pas vraiment définis dans les textes de l’Organisation commune des marchés, laissant planer une forte incertitude quant à la capacité du système d’apporter une protection des revenus aux producteurs laitiers. En Suisse, la gestion des déséquilibres relève de l’interprofession, sans que cette dernière n’ait vraiment réussi à être efficace en la matière.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".