Effects of Sustainable Home-Yard Food Garden (KRPL) Program: A Case of Banten in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the effects of an urban and peri-urban agriculture program called Sustainable Home-Yard Food Garden (KRPL, Kawasan Rumah Pangan Lestari) on participants’ household income and identify factors affecting the extent to which a participant is actively involved in the program. Many varieties of fresh vegetables, such as chilies, celery, mustard, kai lan (Chinese broccoli), eggplants, tomatoes, cauliflower, lettuce, packoy (Chinese cabbage), cabbage, long beans, and spinach, are harvested from plastic pots, suggesting the program contributes to dietary diversification. In addition, participating in the KRPL program results in cutting back on expenditure on fresh vegetables and/or increasing household income to a certain extent. The estimation results of the OLS regression model using the interview survey data indicate that a KRPL participant who has a larger number of pots and/or grows more varieties of vegetables tends to exhibit the following characteristics: (1) she likes gardening and/or spending time in nature, (2) she is not motivated by a passive reason for participating in the KRPL program, (3) she grows vegetables for the purpose of selling them, (4) the largest proportion of products is sold to someone or given to her friends/neighbors/relatives, and (5) she resides in the more developed northern part of Banten, which is directly connected to the capital city by the Jakarta-Merak toll road.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».