Agritourism activity as an example of diversification of agriculture.
Notice bibliographique
Résumé
A characteristic feature of human behavior is their poly motivations, which means that the person taking deliberate action is guided by more than one motive. Deciding on the economic activity we are also choosing a number of motives. The paper presents the analysis of farm agritourism activity with particular zoom on the motivations and profitability of the surveyed farms. The study was undertaken to analyze the function of tourism farms with particular emphasis on the motivations and profitability of the surveyed households. Due to the fact that the motives for taking up business in tourism are similar in many countries, a study by the author allowed the separation of the three main motives for taking up agritourist farms surveyed in Western Pomerania Region. An important objective of the study was the relationship between the motives and activities undertaken at the farm source of income, age and education of respondents. Also determined the degree of economic viability as a result of agritourism ctivity undertaken, opportunities and barriers to their development. Data were collected from the original character of the agricultural operators in the rural areas of the West Pomeranian region which was conducted in the first quarter of 2011 and one hundred randomly farms were selected. Method of measurement was the questionnaire method and a questionnaire as a research tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».