Which One is Stronger to Affect Innovation Adoption by Balinese Farmers: Government Role or Local Wisdom?
Notice bibliographique
Résumé
Bali is a popular tourist destination that still maintain its typical culture in many areas of life, including in agriculture. Basic implementation of the primary sector in this island is based on the local wisdom called Tri Hita Karana or three causes of happiness. Tri Hita Karana consists of Parahyangan, Pawongan, and Palemahan, the harmonious relationship between human and God, fellow human beings, and the environment. Decision-making of farmers to do adoption of innovations always considering compliance with the local wisdom. Agricultural innovation has been developed from the results of research and development by the government. The government has several functions in the agriculture sector, such as: regulation functions, education functions, control functions, supervise functions, and stabilization functions. This study aimed to analyze the effect of the implementation of local knowledge and the role of the government towards the adoption of innovation, and to determine the factors which have a dominant effect on the adoption of modernization. The results showed that both the implementation of local wisdom and government role have positive and significant effect on innovation adoption by Balinese farmers. In fact, the implementation of local wisdom is stronger to affect innovation adoption than government role. Therefore, it is suggested that in the research and development innovation for agriculture, the government and researcher always consider the suitability with local wisdom, so that innovations can be adopted by farmers optimally.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».