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Enregistrement W3208688310 · doi:10.15740/has/ijas/17.2/528-536

A study on livelihood security of rehabilitant farmers

2021· article· en· W3208688310 sur OpenAlexaboutno aff
J. S. Binkadakatti

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodQuarter (Canadian coin)PopulationNatural capitalSocioeconomicsGeographySocial securityAgricultureCapital (architecture)BusinessAgricultural scienceEconomicsBiologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyzed the livelihood security of the rehabilitant farmers of Upper Krishna Project Area (UKP). The present investigation was undertaken in Upper Krishna Project (UKP) area of Bagalkot district, Karnataka state. Livelihood Security of the rehabilitant farmers was analyzed by considering five components viz., natural, physical, financial, human and social capital. All the rehabilitant farmers covering 176 villages and 136 rehabilitation centres spread over in Bagalkot, Bijapur, Belgaum, Gulbarga and Raichur districts under UKP form the population for the study. The present study depicted that Livelihood Security of the rehabilitant farmers was found to be 54.66 per cent. Natural capital of the rehabilitant farmers was found to be the lowest among all the capitals. Social capital performed moderately among the components of the livelihood security. Rehabilitant farmers residing closer, moderately and far away from the District Head Quarter (DHQ) also analyzed. Further study revealed that relatively higher Livelihood Security of 58.58 per cent was observed among the closely distanced rehabilitant farmers from the DHQ. Most of the rehabilitant farmers (35.00%) residing closer to DHQ belonged to high Livelihood Security category.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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