Factors Affecting the Incomes of Peasant Households Affected by Climate Change in Tra Vinh Province, Viet Nam
Notice bibliographique
Résumé
The results of this study aim to propose implicational policies for the People's Committee of Tra Vinh province, Viet Nam; Department of Agriculture and Rural Development of Tra Vinh province and related departments in Tra Vinh province. Thanks to these results, they may have effective solutions to support peasants who can have new circumstances in the areas of climate change due to adaptive salinization. It can also be stated that it is very necessary to find solutions to raise their incomes, improve better lives in the future. Studying factors on incomes of peasants’ households affected by climate change by direct interview method of 280 households, in 07 districts including: Tra Cu, Cau Ngang, Chau Thanh, Duyen Hai, Tieu Can, Cau Ke and Tra Vinh city in the regions affected by climate change in Tra Vinh province. By using multivariate regression method, the authors have found out the factors affecting peasants’ income in these regions: Diversifying income generation activities, demanding for bank loans, education, work experience and land areas of households. From the research results, it can be proposed the solutions to increase peasants’ income to adapt to climate change in these areas in the future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».