Implementation of Participatory Rural Appraisal (PRA) in Empowering Gaplek SMEs Using Partial Least Square (PLS) Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The improvement of tapioca production system is one of the solutions to improve the economy of rural communities through the development of cassava inventory as an inexpensive tapioca raw material that can be obtained throughout the year, using appropriate management and strategies. This study aims to determine the order of priority criteria that are influential in determining the steps to improve production system performance. The method used is analysis PLS using six criteria, namely local potential, empowerment capital, social community, empowerment process, community empowerment, the ability of actors. The empirical results of the study show that the highest R-square value is the empowerment process at 61.0 percent. This value indicates that local potential, empowerment capital, social community, and the ability of the actors are able to contribute to the explanation of the empowerment process by 61.1 percent, while 38.9 percent is influenced by other variables. The R-square value on the community empowerment variable is lower than the R-square value for the empowerment process, which is only 42.4 percent. This shows that the variables of local potential, empowerment capital, social community, the ability of empowerment actors, and the empowerment process do not adequately explain community empowerment. From the results of the exploration of the overall influence factors with the PLS analysis mentioned above, it is used to invite people to understand themselves and formulate ideas for developing Gaplek SMEs in the form of a vision with a strategy for achieving them. Based on the empirical results of research through testing the accepted hypothesis with the intervening variable having a significant positive relationship, appropriate mentoring is carried out to focus on the mentoring process with the Participatory Rural Appraisal approach.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».