A Dynamic Model to Uphold Rice Self-Sufficiency Policies, Case Study; Karawang Regency, West Java Province
Notice bibliographique
Résumé
Paddy field conversions (PFCs) in Indonesia have become a major threat facing agricultural lands on the local, province, and national levels causing a reduction in rice production and leading to food insecurity.Hence, information on the impacts of PFCs on rice supply is crucial for future policy planning and management.This paper aimed to simulate four policy scenarios to view the impact of paddy fields' conversion on rice production to enhance the planning of future food security-related policies.Based on system dynamics modelling (SDM), the study used primary and secondary data to develop a quantitative Stock Flow Diagram from the qualitative Causal Loop Diagram.Available historical data; paddy cultivated area, population, and harvested areas have been used to test and validate the SDM.The study indicated that the overall maximum relative errors, coefficient of determination, and mean absolute error of tested variables were 1.33%, 0.760, and 1.49, respectively.Under the Business-as-usual scenario, it was found that the population of Karawang will reach 6.1 million people, and the paddy fields will be reduced to only 169 thousand ha by the end of the century.Thus, Karawang rice Availability Per Person, Surplus, and Self-sufficiency will be reduced by 66.20, 50.55, and 359%, respectively.Consequently, the obligation of 1.5 million tons a year cannot be met.Besides that, the Rice demand scenario indicated the Regency will be out of rice surplus in 2094 and 2085 when the demand for rice increases by 80% (SNO#3.3)and 100% (SNO#3.4),respectively.It's been concluded that paddy field conversion is the main threat that may undermine future rice production for Regency.The study recommended that proposed possible interventions should be considered along with formulating and implementing upcoming Regional Short, Medium, and long-term Development Plans.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».