Strategy of Developing Local Economy Based on Regional Superior Commodities
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the strategy of developing a local economy based on regional superior commodities. Not many people can to process superior commodities into derivative products that have added value. Also, the limited access to price information and marketing networks forces farmers to sell their crops to collectors at a price that is determined unilaterally, which is why farmers do not get the maximum benefit. The purpose of this study is to formulate a leading commodity-based local economic development strategy to create competitiveness to improve the people’s economy. The method used is descriptive with a quantitative approach and is supported by location quotient (LQ) analysis, Shift-Share, and Value Added. To formulate a strategy used a SWOT analysis, to determine the program carried out by comparing current conditions with desired conditions and referring to the results of the SWOT analysis. The results of the study show that leading commodities are proven to have comparative advantages and have the potential to become the basis of regional economies. The integrated commodity product processing industry that produces a variety of processed products can provide economic value that increases the final value of superior commodities. Also, the activities of processing derivative products are also able to produce added value, provide profit margins to workers and employers, as well as contribute to other inputs for each kilogram of product produced. Processed products have the potential to provide high price margins to farmers and producers if the marketing system is more efficient. Based on the analysis-analysis, industrial clusters based on regional superior commodities can be developed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».