Farmer Group Performance of Collective Chili Marketing on Sandy Land Area of Yogyakarta Province Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to examine the relationship between both individual background and performance of collective actions in relation to the different forms of collective marketing. This research measured the two pioneering farmer groups who successfully carried out collective marketing. The percentages of collective marketing are similarly obtained by each group, but the rules for carrying out collective marketing differ. The individual background and performance of collective actions other than collective marketing among members should be considered to describe the different forms of collective marketing. A total of 120 members were interviewed from the two farmer groups that were chosen by stratified land cultivating area and random sampling. Performance of collective action was measured through the attitude toward selling chilies and the effort to find the seeds and labor sources. Next, all data were analyzed by multiple regression analysis. The result indicated that percentage of selling on collective marketing on Bugel is influenced by age and possibility on buying seed collectively through the group, off-farm job and plastic application. However, the difference result is appeared on Garongan farmer group, received remittance, conducted custom help labor and utilizing non-subsidized fertilizer are influences the percentage of selling chili on collective marketing. In Bugel’s farmer group, farmer with stable off-farm income who behave opportunistically in terms of collective marketing tend to hold the power and drive the group performance loosely organized. Garongan’s farmers respect the norms of collective action to achieve purposes that keeping the organization tightly and functioning smoothly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».