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Enregistrement W2335395591 · doi:10.14710/tataloka.16.4.234-244

STRATEGI PENGEMBANGAN KAWASAN AGROPOLITAN BERBASIS TANAMAN PANGAN DI KOTA PADANG (Agropolitan Development Strategy Based on Food Crops in Padang City)

2014· article· en· W2335395591 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Tataloka · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Economic Development and Planning
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureBusinessAgribusinessAgricultural economicsCommodityAgricultural scienceEnvironmental planningGeographyEconomicsEnvironmental scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of Agricultural sector isn't only to ensure food supplies but also as an income generating through export activities. Padang is potentially developed to modern agriculture due to vast number of agriculture land. Base on regulation No.18 of 2004 on RPJP and Regulation No.9 of 2009 on RPJM, Padang is declared as Agropolitan area. The Agropolitan concept is expected to increase agriculture-based development, because the GDP share of agriculture is relatively small. This study aims are to analyze a basic food crops, 2) to choose the region which will develop as agropolitan area base on availability of facilities and infrastructure in that region and 3) to formulate development strategies of agropolitan area. The analysis of LQ indicate rice crop as the basic commodity with the LQ greater than one. Skalogram analysis and diamond porter show that Sub District Kuranji is potentially developed as a growth center in the Agropolitan Area because it has the most complete facilities and infrastructure. In this research the development strategies are to develop agricultural infrastructure (sub terminal of agribusiness) and institutional strengthening of capital institution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · 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