Notice bibliographique
Résumé
This special issue features 14 new research papers investigating the role of farmers’ organizations (e.g., collective action, self-help groups, producer companies/organizations, and cooperatives) in supporting sustainable development. The key findings include: (1) farmer groups and cooperatives promote farmers’ adoption of good farm management practices, new agricultural technologies and sustainable farming practices, although not substantially improving farm yield; (2) outsourcing services provided by agricultural cooperatives help to increase the technical efficiency of crop production; (3) cooperative membership enhances members’ bargaining power and enables them to sell their products at higher prices; (4) cooperatives motivate rural laborers to work in off-farm sectors, while self-help groups empower rural women in decision-making; (5) internet use improves agricultural cooperatives’ economic, social, and innovative performances; (6) direct administrative intervention supporting cooperative development may lead to the emergence of shell cooperatives; (7) participation in forest farmer organizations enables wood value chain upgrading; (8) increasing the cooperative size in terms of income, equity, and assets increases the profitability of savings and credit cooperatives; and (9) creating cross-border cooperation between cooperatives generates benefits for all parties involved. These findings can inspire the design of policies aimed to support farmers’ organizations in achieving sustainable development goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,022 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».