Étude multi-cas du processus de démarrage des modèles novateurs d'entreprise agricole et de la relève hors cadre familial
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de cette recherche exploratoire, une vingtaine d’études de cas ont été réalisées auprès de la relève hors cadre familial (HCF) ayant démarré un modèle novateur d’entreprise agricole. Dans un premier temps, une analyse descriptive a été effectuée afin d’améliorer nos connaissances sur le profil de cette relève (antécédent, formation, expérience, compétences, besoins en formation et service-conseil), ces modèles d’entreprise agricole (production, taille, activités, viabilité, etc.) et les stratégies de prédémarrage et de développement utilisées. Cette première analyse révèle entre autres que la majorité de la relève échantillonnée est d’origine urbaine, que la relève fait face au scepticisme du monde agricole québécois et que ces modèles novateurs d’entreprise agricole sont viables. D’autre part, il semble qu’il ait deux types d’entrepreneurs : l’entrepreneur-gestionnaire qui a pour premier objectif la viabilité de son entreprise agricole et "l’entrepreneur-philosophe" qui a choisi l’agriculture d’abord et avant tout pour le mode de vie. Dans un deuxième temps, une analyse comparative basée sur la viabilité des entreprises agricoles participantes a fait ressortir les divergences entre le groupe à forte viabilité et celui à faible viabilité. Parmi les multiples constats, cette deuxième analyse révèle l’importance de la détermination et de la capacité de réseautage des promoteurs au prédémarrage, d’acquérir une terre en lien avec les besoins de l’entreprise, d’avoir de bonnes compétences en gestion et en commercialisation et l’objectif d’une rentabilité hâtive (2 premières années). L’amélioration des connaissances au sujet de la relève HCF et de ces modèles novateurs d’entreprise agricole a pour but d’aider les dirigeants et les intervenants à leur offrir un accompagnement et des politiques adaptés à leur contexte. Ce qui aurait pour résultats de saisir le plein potentiel de cette source de futurs exploitants et d’innovations agricoles.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".