The Role of Human Capital in Strengthening Horticultural Agribusiness Institutions: Evidence from Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Farmers' engagement in agribusiness institutional activities has largely been confined to production activities, and has not been fully optimized. Similarly, the role of agricultural extension workers in providing institutional assistance has been narrowly scoped, mostly limited to government-initiated programs focusing on infrastructure development and production enhancement. Human capital, a vital factor for agribusiness development, has been largely overlooked. This study, therefore, seeks to investigate the influence of human capital components on the strengthening of horticultural agribusiness institutions, with farmer participation and coordination between farmer institutions as mediating factors. The research was conducted in the Uluere Sub-district, Bantaeng District, South Sulawesi Province, Indonesia, a region known for horticultural agribusiness development. Data from 120 randomly selected respondents were analyzed using Structural Equation Modelling (SEM) to accomplish the research objective. The findings revealed that leadership, a component of human capital, has a direct, positive, and statistically significant influence on institutional strengthening. However, participation does not serve as a mediator between human capital components and the strengthening of horticultural agribusiness institutions. The variable of coordination function partially mediates between leadership and institutional strengthening, while the effectiveness of teamwork fully mediates the impact on institutional strengthening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».