Typology of the 2007 Herault vine grubbing compaign using a Hierarchical Cluster Analysis

Typologie de l’arrachage viticole héraultais en 2007 par Classification Hiérarchique Ascendante

Samson Zadmehran () and Etienne Montaigne ()
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Samson Zadmehran: UMR MOISA - Marchés, Organisations, Institutions et Stratégies d'Acteurs - Cirad - Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement - INRA - Institut National de la Recherche Agronomique - Montpellier SupAgro - Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques - CIHEAM-IAMM - Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier - CIHEAM - Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes - Montpellier SupAgro - Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier, Montpellier SupAgro - Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier, UM - Université de Montpellier
Etienne Montaigne: UMR MOISA - Marchés, Organisations, Institutions et Stratégies d'Acteurs - Cirad - Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement - INRA - Institut National de la Recherche Agronomique - Montpellier SupAgro - Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques - CIHEAM-IAMM - Centre International de Hautes Etudes Agronomiques Méditerranéennes - Institut Agronomique Méditerranéen de Montpellier - CIHEAM - Centre International de Hautes Études Agronomiques Méditerranéennes - Montpellier SupAgro - Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier, Montpellier SupAgro - Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier

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Abstract: Dans cet article nous prolongeons notre précédente étude : « La politique d'arrachage a-telle répondu à ses objectifs en 2007 : Une étude de cas sur un échantillon départemental » (Montaigne et al., 2017). Nous repartons des mêmes données issues de 341 dossiers Viniflhor d'arrachage et de 50 entretiens qualitatifs. Nous avons recours cette fois-ci aux méthodes plus puissantes de l'analyse des données : l'analyse en composante principale associée à la classification hiérarchique ascendante. Ces méthodes nous apportent un complément d'analyse statistique en vue de valider les résultats précédents. Dans un premier temps, nous utilisons des méthodes classiques d'analyses de données, mais celles-ci manquent d'efficacité à cause des deux niveaux des données — entreprise et parcelle — et de la disproportion entre les nombres de certaines variables par rapport à d'autres. Pour résoudre ce problème, nous avons eu recours à des jointures, c'est-à-dire la création de plusieurs tables de données combinant des données initiales venant des deux niveaux. Nous appliquons grâce à cela successivement les deux méthodes, elles-mêmes complétées par un test de Chi2. Ceci nous permet de créer deux séries de clusters, l'une au niveau de l'entreprise et l'autre niveau des parcelles. Ces traitements nous permet de conclure que nos nouveaux résultats n'infirment pas qualitativement les anciens, mais modifient significativement les effectifs.

Date: 2018-05-23
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Published in 25. Oenométrie, Vineyard Data Quantification Society (VDQS). INT., May 2018, Dijon, France

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