Planning rice cultivation in a large plot agricultural system
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to study the approach of the community toward the decision to grow rice and economic crops, including appropriate resource allocation for use on a farm under a large plot agricultural system. The study areas were in Phan district, Chiang Rai province, Thailand, and the data were collected from a sampling of 400 field agriculturalists. The method used was to develop a mathematical model for growing crops with multi-objectives and in multi-periods, together with an agriculturist representative and experts in multiple-criteria decision-making (MCDM). This was to prioritize the importance of alternative crops and find the appropriate allocation of the resources to achieve the targeted goal. The results showed that agriculturists prioritized most toward the criteria for growing Japanese rice with a weight of 0.179 Kg., followed by transplanted rice, transplanted glutinous rice, garlic, sown paddy rice, and sown glutinous paddy rice, respectively. The study’s results also showed that the price fluctuation of the crop products resulted in more use of land and labor in order to increase the production to compensate for the low price, and this also resulted in the higher opportunity cost of growing transplanted rice. Therefore, growing transplanted rice during in season planting was considered the most effective way, while during the off season, either garlic or Japanese rice could be grown. A collective pattern for planning for using resources together in large plot agricultural areas, together with a clear marketing target would bring about effective use of the resources and reduce the risk in revenue from the fluctuation in prices and uncertainty of yields from drought. Moreover, technology development to solve the problem of the lack of labor would be deemed an important approach toward the enhancement of the competitiveness of agriculturists in the future as well.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».