Evaluation on Input-output Efficiency of Land Consolidation Project Based on DEA --- A Case Study of Land Consolidation Project in Chongyang County, Hubei Province
Notice bibliographique
Résumé
This article studies four land consolidation projects in four towns of Chongyang County, Hubei Province, establishes system indexes for evaluation on input and output of land consolidation projects in all the four towns and employs DEA method to make an analysis of the relative efficiency of the projects in order to make an analysis of the actual efficiency of land consolidation, decide whether land consolidation is highly effective and point out a direction of improvement for higher land consolidation efficiency in the future. The result shows that the land consolidation in Qingshan Town and Lukou Town is ineffective and the land consolidation in Shaping Town and Baini Town is effective, with an average efficiency of 0.77. It proves that the overall efficiency of land consolidation in the four towns is at an upper-and-middle stream. Inefficiency is mainly manifested in cost of construction of a project, original equipment cost, other costs and redundancy of unpredictable costs, while increment of land use ratio, quantity of employment added per unit investment, rate of coverage of newly added green vegetation, newly added annual pure economic interests and yield rate of static investment have too low output. In order to enhance the efficiency of land consolidation, it is necessary to arrange all sorts of input in a reasonable way and pay enough attention to the output.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».