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Enregistrement W2159939465 · doi:10.5539/jas.v6n2p1

Shrimp Poly-Culture Development and Local Livelihoods in Tam Giang-Cau Hai Lagoon, Vietnam

2014· article· en· W2159939465 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan International Cooperation Agency
Mots-clésTobit modelShrimpStockingAllocative efficiencyData envelopment analysisHectareFisheryAgricultural sciencePolycultureInefficiencyAquacultureBiologyEcologyMathematicsEconomicsStatisticsFish <Actinopterygii>Agriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was conducted to evaluate the efficiency level of shrimp poly-culture farms by using Data Envelopment Analysis. It also identified factors affecting the inefficiencies of shrimp poly-culture farms using Tobit regression model. The empirical results indicated that the mean of Technical, Allocative and Economic Efficiency were at 84.01%, 64.16%, 55.32%, respectively, hence there is a substantial room for improving the efficiency. DEA results recommended that inefficient farms need to minimize overfeeding of stocks in order to avoid the accumulation of uneaten feeds that further contributes to water pollution. The optimal stocking density ratio should be 8.15 for shrimps, 1.59 for crabs and 2.46 for fish per square meter of pond. The results also showed the presence of scale inefficiency. Smaller farms tend to be more efficient than larger farms. The optimal farm size should be less than 0.5 hectares. The results of Tobit regression model suggested that farm personal characteristics, farm ability to access to institutions, and water environment have significant effect on the efficiency of farms.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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