Pertinence économique de la stabilité des marchés agroalimentaires
Bibliographic record
Abstract
Cette étude porte sur la pertinence économique de la stabilité des marchés agricoles. Pour ce faire, nous avons exploré les explications proposées par la littérature économique sur la dynamique des marchés agricoles, notamment les effets de la volatilité des prix sur l’allocation optimale des ressources au niveau du producteur et sur l’efficience des marchés. De plus, les effets de la stabilité des prix, associés particulièrement à la gestion de l’offre, sont évalués qualitativement à l’aide d’une enquête auprès d’acteurs du secteur agroalimentaire québécois. Une certaine littérature économique considère que le risque et l’incertitude, liés à la volatilité des prix, impactent négativement l’atteinte d’un optimum économique théorique. De mini-études de cas et les résultats de notre enquête semblent confirmer ces effets. Nos résultats suggèrent que les agriculteurs accordent une grande importance à la stabilité des prix en général. La prévisibilité des prix facilite l’optimisation de la production et la gestion financière des fermes. Des prix stables, qui reflètent le coût de production, contribuent à la pérennité de ces fermes dès lors qu’ils peuvent rémunérer suffisamment les exploitants ainsi que les actifs utilisés. Ils sont donc un incitatif aux investissements et aux projets de croissance, lesquels bénéficient aux fournisseurs d’intrants et de services, selon les principaux intéressés. Finalement, la stabilité des marges, associée à la gestion de l’offre, est perçue comme étant une contribution positive à la vitalité économique des villages québécois, ainsi qu’à la présence et la diversité des modèles de production agricole.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".