Participation of Poor Town Community as Agro-Entrepreneur Towards Urban Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Poor town communities are being chosen as the main respondents in this study. The homelessness contributed negatives impact for certain country that having homelessness which involved in crime, racial problem and social problems. This also includes a few factors like migration, changes in a new lifestyle and many more personal reasons. Migration can be occurred due to the push and pull factor in the original location, while urban agriculture was introduced to reduce the negatives impact for this group to participate in urban agriculture for alternative income. The objectives of this study have identified the level of participation of the poor town community in urban agriculture entrepreneur. The significance of this study is to make the number of decreasing homelessness by providing a job for them and to improve the quality of idle land. 79 respondents were involved in this study. Most of the respondent was from homelessness. In this study, purposely sampling method was used to prevent any bias. There are three analysis tests run to obtain the information from raw data. The test used in this study was a descriptive test which included the mean, mode and standard deviation. Chi-square test was used to determine the relationship between the factorial. The result showed to implement the urban agriculture needs the right attitude, knowledge and perception, although the chi-square showed no significant value on socioeconomics towards urban agriculture within the poor town community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».