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Record W7033745533

Santé financière des entreprises laitières, céréalières et de fruits et légumes au Québec : évolution 2005-2015

2017· other· fr· W7033745533 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2017
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicCold Fusion and Nuclear Reactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHarrowProduction system (computer science)Rural development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La situation économique difficile des fermes québécoises suscite beaucoup d’intérêt. Plusieurs études se sont consacrées à l’analyse technico-économique des entreprises agricoles, toutes productions confondues. C’est aussi le cas du présent mémoire. L’objectif général est d’analyser la santé financière des entreprises laitières, céréalières et de fruits et légumes sur la période 2005-2015. Pour y parvenir, les méthodes d’analyses comparatives, de régressions paramétriques et non paramétriques sont combinées. Les données sont issues de l’enquête financière sur les fermes co-réalisée par Statistique Canada et Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC). L’absence de données sur le coût de vie des exploitants a contraint l’étude à se limiter aux entreprises en compagnie. Ces dernières sont tout de même assez bien représentatives de l’échantillon total. Les résultats ont montré que les producteurs laitiers ont une meilleure santé financière bien qu’elle soit instable et évolue en se dégradant. Les producteurs de fruits et légumes affichent une santé financière acceptable avec une tendance prometteuse. Les céréaliers sont en mauvaise posture avec une mauvaise santé financière et une tendance à l’aggravation de la situation. Les analyses ont montré aussi que les producteurs laitiers doivent leur bonne santé financière à une excellente maîtrise des coûts de production. L’excellente productivité du capital des producteurs de fruits et légumes justifie leurs résultats malgré les coûts de production élevés auxquels ils font face. La faible productivité du capital, ajoutée aux coûts de production élevés, explique la mauvaise santé financière des céréaliers. La grande entreprise de fruits et légumes est en meilleure santé financière. Inversement, la grande entreprise laitière est moins rentable. La taille n’explique pas la santé financière des céréaliers. L’expérience n’impacte pas significativement la santé financière des entreprises laitières, céréalières et de fruits et légumes. Mots clés : santé financière, entreprise agricole, lait, céréales, fruits et légumes.

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), Science and technology studies, 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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.475
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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 head0.209
Teacher spread0.197 · 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
GenreOther

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

Citations0
Published2017
Admission routes1
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