A Critical Analysis of the Value Chain in the Rice Industry and Its Effects on the Export Rice Industry in Kien Giang Province, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
The study of a critical analysis of the value chain in the rice industry and its effects on the export rice industry in Kien Giang province, Vietnam conducted during the period from December 2012 to November2015. The research result showed that there were 450 persons who are rice exporters and farmers (412 processed and 48 missed) who to be interviewed and answered nearly 27 questions. The researcher had analyzed KMO test, the result of KMO analysis used for multiple regression analysis. The person responses measured through an adapted questionnaire on a 5-point Likert scale. Hard copy and interviewrice exporters and farmersby questionnaire distributed among rice exporters and farmers in KienGiang province. The regression analysis results showed that there were seven factors, which included of factors following: Development strategy; Control policy; Planning; Support policy; Rice seeds;Cultivation techniques andPost-harvest processingactually affected the export rice industry with 5 % significance level. The main objectives of this study were to to conduct a survey to find value chain that affecting the export rice industry in KienGiang province, to identify value chain that affected on the export rice industry in KienGiang province and to analyze and to test value chain that affected the export rice industry in KienGiang province.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».