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Enregistrement W2124699424

Marketing cost and marketing margin of wheat in Durg district of Chhattisgarh

2014· article· en· W2124699424 sur OpenAlexaboutno aff
Sarju Pallewar, Ravi Shrey, Ropan Bante

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Margin (machine learning)Agricultural scienceGross marginBusinessAgricultureMarketingMarketing channelWork (physics)MathematicsEngineeringGeographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An attempt has been made in this paper to examine the marketing cost and marketing margin of wheat in Durg district of Chhattisgarh state. The study was conducted in Durg district of Chhattisgarh state with forty farmers who were selected randomly from four villages and 10 wheat growers from each of the selected village considered to collect the required information. The primary data were collected from the wheat producers through personal interview method with the help of well prepare scheduled and questionnaire for the production and marketing year 2010-11. The simple mean and average method was used to work out the marketing cost and marketing margins in wheat trade. It was observed that farmers sale their produce to village traders 17.67 per cent and 3.12 per cent during the first and second quarter, respectively. The quantity sale to the wholesaler was observed as 33.08 per cent and 46.13 per cent in first quarter and second quarter, respectively. The marketing cost computed as Rs.5, Rs.19.90 and Rs. 61.40 per quintal in channel-I while it was observed as Rs. 17.18 and 61.40 per quintal in channel-II. Whereas the net marketing margin was computed as Rs.991, Rs. 64.10 and Rs.88.60 per quintal in channel-I while it was observed as Rs. 1055.82 and 95.62 per quintal in channel-II.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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