How to Improve Farmers’ Green Production Level in a Targeted Manner?
Notice bibliographique
Résumé
Improving farmers’ green production behavior can guarantee food safety at the source. In recent years, a rising number of studies have focused on food safety management and have provided general regulation recommendations. Unlike many studies, this study aimed to find targeted policy recommendations according to different spatial aggregations of non-green production behavior. In the current study, more than 800 tea farmers located in the Qinba and Huangshan Mountain regions of China were investigated. An order logit model was employed to evaluate the impact of government regulation and community governance on ignorant or unkind non-green tea production behavior. Furthermore, a multi-valued treatment effect model was also recruited to demonstrate the average treatment effect of government regulation and community governance. The results show that the difference in farmers’ ignorant or unkind non-green production behavior between regions is substantial but is similar in the same region. Farmers’ non-green production behavior is negatively impacted by community governance but not significantly affected by government regulation. Government regulation can effectively inhibit the occurrence of farmers’ unkind behavior, while community governance can effectively cause farmers’ unkind behavior. Thus, some measures to reduce local farmers’ non-green production behavior should be put forward according to the differences in the spatial distribution of non-green production behavior and the differences in the effect of government regulation and community governance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».