MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167597937 · doi:10.5539/jas.v3n2p183

Regional Agricultural Production Efficiency Disparity and Efficiency Decomposition of China’s Pastoral Area

2011· article· en· W2167597937 sur OpenAlexvenueno aff
Yanbing Jia, Wenxiu Zhang, Peng Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureChinaProduction efficiencyProduction (economics)Agricultural productivityVariance (accounting)Agricultural economicsProductivityDistribution (mathematics)Scale (ratio)GeographyEconomicsMathematicsEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the western development, pastoral agriculture production of China has made considerable progress. Based on the C2R model and super-efficiency DEA model in this paper, the time variance and provincial diversity of the China’s pastoral areas and agricultural production efficiency among provinces from 2000 to 2008 were investigated empirically. The results indicated that: (1)since the western development, the efficiency of agricultural production in both nation’s pastoral areas and all provincial pastoral areas had grown evidently, except that in Tibet autonomous region; (2)according to the efficiency decomposition, the variance in efficiency of agricultural productivity was mainly caused by technical efficiency. And the improvements of scale efficiency are relatively limited; (3) according to the spatial structure distribution of time changes, the differences of efficiency of agricultural production in each province were very obvious.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetRegional Economic and Spatial AnalysisTravaux en français237 207