Evaluation Indicators and Development Strategies of Agricultural Revitalization for Rural Rejuvenation
Notice bibliographique
Résumé
The goal of rural rejuvenation is to establish newly regenerated rural villages via economic development and beautification. However, it is necessary to engage agriculture in rural areas as a basis to reach the goal. In order to effectively promote agricultural development, the objective of this study is to develop the related indicators as evaluation criteria. A modified Delphi method is applied to develop the questionnaire. The indicators are divided into two categories: requirement and implementation evaluation indicators. This implies indicators in both sides should be considered simultaneously for effectively promoting agricultural development. There are four dimensions, consisting of twelve items, which are included in requirement indicators. The four dimensions are to (1) activate agricultural production (2) to promote agricultural marketing (3) to construct the distinguishing features of rural life and culture, and(4) to develop leisure agriculture and rural village experiences. The implementation indicators are comprised of five dimensions including 21 items. The five dimensions are (1) community factors (2) human resource factors (3) local resource surveys (4) environmental and facilities planning, and (5) government subsidies and guidance. To determine the relative importance sequence of the target evaluation indicators, the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) is applied to calculate the weight for each item. Then, the quality function development method (QFD) is adopted to explore the relative importance sequence of implementing indicators. Based upon the important items of evaluation indicators, this study proposes the development strategies recommended for the agricultural authority.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».