What Driving Gross Domestic Product of Agriculture? Lessons from Indonesia (2014-2021)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Developing markets such as Indonesia are now concentrating open agriculture, which is actualized in the share of global agro-industry.At the same time, the existence of dependence on agricultural products between one nation and another, is articulated as an opportunity and a competitive advantage.This paper evaluating the factors driving the GDP of agriculture in Indonesia.Data duration is 2014-2021.The construction of the analysis is framed by linear regression.It was found that employment in agriculture, precipitation, arable land, crop production, food production, livestock production, and fertilizer have a simultaneous impact on GDP of agriculture.Then, employment in agriculture, precipitation, food production, livestock production, and fertilizer have a partial impact on the GDP of Agriculture.Unfortunately, arable land and crop production do not have a partial impact on the GDP of Agriculture.Long-term prospects consider dimensions that are not influential to be developed holistically.Another point is also considering the GDP of agriculture in a more competitive exploration.Weaknesses of this scientific paper are highlighted for academic contributions and practical compilations.In the future, limitations on data extraction can be developed.Furthermore, practical policy elaboration as the primary key in agricultural institutions, strengthening farmer innovation, and protecting agricultural land from the threat of increasingly extreme temperature depletion and massive settlement development.
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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 | 0,001 |
| 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 découle