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Enregistrement W1974851760 · doi:10.5539/ass.v10n2p166

The System of High-Qualified Thung Kula Ronghai Jasmine Rice Management for Export to the People’s Republic of China

2013· article· en· W1974851760 sur OpenAlexvenueno aff
Shiwen Lin, Songkoon Chantachon, Sastra Laoakka

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPurchasingGovernment (linguistics)People's RepublicBusinessProduct (mathematics)MarketingPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this qualitative research were to study the historical background of management of Thung Kula Ronghai Jasmine Rice for export to the People’s Republic of China; to study current circumstances and problems of management of Thung Kula Ronghai Jasmine Rice for export to the People’s Republic of China; and to study the system of high-qualified Thung Kula Ronghai Jasmine Rice management for export to the People’s Republic of China. The fieldwork data and documents were collected using a survey, observations, interviews, and focus-group discussions. One hundred and five informants were selected from Surin, Roi ET, and Si Sa Ket provinces. The analysis of data was based on the objectives of the research and done descriptively using a triangulation technique. The research found that the Jasmine Rice 105 was brought to the area by government agencies for commercial purposes. Currently, the Jasmine Rice businesses in Thung Kula Ronghai were operated by private rice mills and community business organizations and the rice export was in the hands of middlemen coming from outside and making product brands and packaging themselves. The management of local mills and businesses included paddy grains purchasing, reducing of moisture, storage, processing, and packaging. Although the management as a whole did not meet the international standards, the rice export to China should do the growing of rice, processing, and exporting systematically.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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