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Enregistrement W2752112216 · doi:10.14710/tataloka.19.3.218-229

ANALISIS KOMODITAS UNGGULAN DAN ARAHAN RENCANA PENGEMBANGANNYA DI KOTA PAGAR ALAM,PROVINSI SUMATERA SELATAN

2017· article· en· W2752112216 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 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageAgricultureAgricultural scienceAgricultural economicsBusinessRegional developmentAnalytic hierarchy processGeographyEconomicsRegional scienceMathematicsEnvironmental scienceMarketingOperations research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Development of competitive commodities in a region are expected to improve added value of the commodities, to increase society income and to improve regional economic conditions. This study was conducted (1) to analyse competitive commodities of agriculture in each district, (2) to analyse potential land for competitive commodities development (3) to analyse regional hierarchies (4) to formulate direction of competitive commodities development plan. The competitive commodities were obtained using Location Quotient (LQ) and Shift Share Analysis (SSA). Analysis potential land for competitive commodities development was analysed using land availability and suitability and geographical information system. Regional hierarchy was analysed using schalogram method. Competitive commodities development direction considered based on potential land, regional hierarcy, compactness of land and local government policy. The results showed that competitive commodities in every district were coffee robusta, rice farming and cabbage. The direction development of coffee was given priority in South Dempo district area of 2,824.26 ha. Rice farming was given priority in Central Dempo district area of 1,496.13 ha. Meanwhile, development of cabbage is not available.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
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