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Record W2810183633 · doi:10.4000/economierurale.5488

La régulation laitière face à la volatilité des marchés – États-Unis, Nouvelle-Zélande, Canada, France, Suisse

2018· article· fr· W2810183633 on OpenAlexaffabout
Daniel‐Mercier Gouin, Jean-Christophe Kroll

Bibliographic record

VenueÉconomie rurale · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.467
Threshold uncertainty score0.995

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.012
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.207 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations5
Published2018
Admission routes2
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