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Enregistrement W4366430879 · doi:10.6007/ijarbss/v13-i3/16887

The Role and Challenges of Kejora in Rural Economic Development

2023· article· en· W4366430879 sur OpenAlexaff
Ahmad Bashir bin Aliakbar, Ahmad Ismadi bin Abdullah Thani, Anizana binti Ahmad, Franky A L Mias, Nur Azreen binti Mohamad Yusof, Siti Khadijah Abdul Mujib, Salleh Amat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Economic growthBusinessRural areaGovernment (linguistics)Development planTourismRural developmentPlan (archaeology)AgriculturePopulationEnvironmental planningPolitical scienceGeographyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the role and challenges of the Southeast Johor Development Authority (KEJORA) particularly in rural economic development based on the KEJORA Regional Village Development Roadmap Master Plan. The plan has emphasised on the need to further strengthen the function of the establishment of KEJORA in maintaining the current planning aspects of the countryside in Southeast Johor and the surrounding areas beyond its influence. KEJORA has managed to develop the economic status and human capital development of the villagers in its area. Various projects under the implementation and management of KEJORA have been developed and benefited the villagers especially in agriculture, animal husbandry, tourism, agro-based industry, and resettlement of the population. KEJORA is also the only rural government agency that not only plans but also ensures that its implementation can provide overall benefits to the villagers. This is in line with the Rural Development Policy 2030 (DPLB). Looking at the strategies and projects that have been implemented, it is clear that KEJORA is more of a role as a coordinator to the rural community. This article also discusses various challenges that must be faced by KEJORA theoretically and technically, especially in overcoming problems related to rural economic development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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