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Enregistrement W2487020423 · doi:10.1111/geoj.12184

Cricket farming as a livelihood strategy in Thailand

2016· article· en· W2487020423 sur OpenAlexfundno aff
Afton Halloran, Nanna Roos, Yupa Hanboonsong

Notice bibliographique

RevueGeographical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUdenrigsministeriet
Mots-clésCricketLivelihoodAgricultureGeographyAgroforestryBusinessEnvironmental scienceArchaeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many important aspects of wild and farmed insects have been discussed by scholars, such as nutritional value, conservation and farming techniques, no study has addressed how insect farming contributes to rural livelihoods. Furthermore, the roles that interactions between insect farmers, their peers and institutions play in insect farming as a livelihood strategy are even less well understood. This paper presents a preliminary assessment of cricket farming as a livelihood strategy in Thailand. Fortynine cricket farmers participated in in‐depth interviews designed to gain insight into how cricket farming contributes to rural livelihoods. This exploratory study investigates the following research questions: What are the characteristics of Thai cricket farmers and their farms? How do crickets contribute to the lives of rural farmers in Thailand? What role has social and human capital played in cricket farming communities? And what can be learned from the experience of cricket farming in Thailand? Findings suggest that cricket farming has improved the lives of many rural farmers in Thailand not only through the provision of an alternative income source, but through strengthening human and social capital. As such, further empirical data and case study analyses are needed in order to advance our understanding of this particular livelihood strategy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations72
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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