Priority Analysis on the Production Layout of Potato in China
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.
Notice bibliographique
Résumé
Based on the panel data 2009-2018 on 23 potato producing areas in China, this paper firstly analyzes the priority of each area in potato production layout, using the production concentration index (PCI). Then, the main factors affecting the PCI of potato were identified, and used to develop an evaluation index system (EIS) for production advantage. Through entropy method, the production advantage of each area in potato cultivation was evaluated, and ranked in descending order. Finally, the priority of each area in potato production layout was measured comprehensively, and a total of 11 areas were determined as priority areas. On this basis, several suggestions were put forward to optimize the production layout of potato in China: (1) The Chinese government should give priority to the following producing areas in the planning of potato production layout: Sichuan, Guizhou, Yunnan, and Chongqing in Northwest China; Gansu, Shaanxi, and Qinghai in Northwest China; Hebei, and Inner Mongolia in North China; Heilongjiang in Northeast China; Hubei in the winter cropping area in the south. (2) The 11 priority areas should arrange potato production as per the local situation, during the planning of crop production layout. (3) The relevant planning departments should grasp the change trend in the producing areas of potato and other water-saving crops, identify their main producing areas, and deploy water-saving crops in dry and water-deficient, which are not suitable for rice or wheat.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle