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Enregistrement W2038111668 · doi:10.1080/02255189.2012.715082

One Village One Product – rural development strategy in Asia: the case of OTOP in Thailand

2012· article· en· W2038111668 sur OpenAlexvenueno aff
Kaoru Natsuda, Kunio Igusa, Aree Wiboonpongse, John Thoburn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAsia UniversityJapan International Cooperation Agency
Mots-clésPolitical scienceProduct (mathematics)PovertyRural developmentChiang maiRural populationEconomic growthGeographyRural areaAgricultureSocioeconomicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the development of the One Tambon, One Product (OTOP) programme in Thailand, based on the earlier experience of the One Village, One Product (OVOP) movement in Japan. Conceived in Japan as a policy to reverse rural depopulation, it has become more focused on poverty alleviation when implemented in Thailand. It will be shown how, despite some criticisms, the OTOP programme has been providing communities with the chance to market local output and creating employment opportunities. The paper includes a small sample survey of Chiang Mai province's OTOP and an enterprise case study. Résumé Cet article analyse le développement du concept « Un tambon, un produit en Thaïlande », basé sur le concept « Un village, un produit », crée au Japon comme une politique visée à renverser la dépopulation rurale. En Thaïlande, la politique a été conçue plutôt comme un moyen de réduire la pauvreté. Les auteurs démontrent comment le programme en Thaïlande, malgré certaines critiques, a réussi à créer les offres d'emploi et à stimuler les économies des communautés locales dans le pays. Cet article conclut avec une enquête sur la politique dans la province de Chiang Mai et un cas d'étude sur une entreprise locale.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations132
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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