Estimated the Willingness to Pay Levels for the Adoption of the Internet of Things-IoTs Technology: An Empirical Study in Swiftlet Farming in Binh Thuan Province, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Imported into Vietnam since 2005, domestic swiftlet farming has been being received, noticed, and invested by various stakeholders and multi-local government levels. Entering the digital era, digital technologies are amending the farming of swiftlet and the application of the Internet of Things-IoT technology along with Artificial Intelligence-AI is expanding rapidly. IoTs and Artificial Intelligent positively support farmers in order to collect, synthesize and analyze statistics of data, to be able to self-control, adjust the behavior of the farming activities based on precisely dosed indicators to limit the potential risks due to the enemies of the swiftlet or the bad guys stealing bird's nest. This study investigated 120 producers in Phan Thiet, Ham Thuan Bac, and Bac Binh where the highest population of swiftlet activity in Binh Thuan province, Vietnam. The study applies the Willingness to Pay method in combining with the Linear Regression Model (LRS) to estimate the level of the Willingness to Pay (WTP) and its determinants for the adoption of the Internet of Things (IoTs) technology. The findings indicated that producers agreed to pay 380 million VND (nearly 30% of total investment in equipment and technology) but the level of the WTP showed a large variation: 55 million of lowest group and while more than 1200 million of the highest one. The LRS model with 12 explanatory variables allowed to explain 51% of the factors' influence on the WTP. The findings indicated that should be taken into account the multi-aspects of solutions from producers, enterprises and local government achieve sustainable development in swiftlet farming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».