Agricultural Productivity in Balochistan Province of Pakistan A Geographical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural sector plays a leading role in Pakistan’s economy. It contributed to nearly one fifth of the national GDP in 2010. Agricultural productivity is regions dependent, demanding further investigation. This study examines the productivity index in districts of Balochistan province of Pakistan from 1981-82 to 2008-2009. Besides the thermal and water regime, pedological conditions play a favorable role in growing of valuable crops. The food crops, wheat, rice, bajra, barley jowar and maize have been selected for the study. By contrast, very low level of agricultural productivity is confined to the districts falling in the drought prone areas characterized by irregular rainfall, rugged topography and poor irrigation facilities. Inadequacy of water is the main hurdle in agricultural productivity. For the present investigation, district wise secondary data have been collected from the agricultural census of Balochistan. The data collected have been processed and Yield Coefficient method has been employed to find out the level of agricultural productivity. The results are depicted by choropleth method on map. Hence, in the present paper an attempt has been made to assess the regional disparities in levels of agricultural productivity in districts of Balochistan province. Identification of causes of the disparity can prove helpful in solving the problem, thus enabling solution of food security.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».