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Enregistrement W1976174100 · doi:10.5539/ass.v9n5p110

Sufficient and Sustainable Livelihood via Community Economy: Case of Natural Farming Program in East Malaysia

2013· article· en· W1976174100 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Raflis Che Omar, Suraiya Ishak, Jumaat Abd Moen, Megat Mohd Azlan Mohd Arshad

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodClosenessEmpowermentAgricultureNatural resourceBusinessEconomic growthPovertyHousehold incomeSocioeconomicsEconomicsGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community economy is an alternative mean for sustainable livelihood emphasized under the Sustainable Livelihood Approach (SLA) and Sufficient Economy Approach (SEA). Both approaches support the participatory development strategies which concern on the empowerment of marginalized people through an efficient utilization of local resources. The purpose of this article is to analyze the outcomes of the community-based economic activity executed through the natural farming programme in selected rural areas of East Malaysia. Our finding indicates that most participants have gained positive economic and social outcomes from the programme. The programme provides economic benefits such as reduction of household food expenditures, productive usage of household idle resources, increase of household income and saving. In addition, the programme also contributes to social benefits such as provide fresh vegetables, promote closeness among family members, increase self-satisfaction and happiness, increase closeness among community members, healthier feeling and increase agricultural skills and knowledge. The mean of each item show consistent trend that ranges between 3.68 (lowest) to 4.34 (highest). Therefore, the community economy conducted through the natural farming programme has benefited the rural area people in line with the idea of SLA and SEA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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