L'effet du travail hors-ferme sur l'efficacité technique des fermes laitières québécoises: un modèle intégrant les biais de sélection sur les observables et inobservables
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à l’effet du travail hors ferme sur l’efficacité technique d’un échantillon de fermes laitières québécoises. Les analyses sont basées sur l’estimation d’un modèle stochastique de fonction de coûts. Nous formulons l’hypothèse selon laquelle les producteurs travaillant à l’extérieur et ceux travaillant uniquement à la ferme ont des caractéristiques observables et inobservables différentes entraînant un biais de sélection dont il faut tenir compte. La présence de biais de sélection a été confirmée. Et, les résultats empiriques démontrent, après correction pour les biais observables et non observables, l’hypothèse de base selon laquelle le fait d’adopter le travail hors ferme nuit au niveau d’efficacité technique des fermes laitières. Lorsque la correction n’est pas effectuée, les scores d’efficience entre les 2 groupes ne sont pas statistiquement différents.
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 | 0.004 | 0.007 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".