Cost-Benefit Analysis of Herders’ Household Business Scale in the Multi Household Grassland Management Patterns: A Case Study of Maqu County in Qinghai-Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
This study conducted an analysis of total production costs, gross production values, and net margins across varying scales (small, medium, and large) within herder households operating under the multi-household management pattern. Data was sourced from a random sample of 35 herder households representing six multi-household management patterns in Maqu County, Qinghai-Tibet Plateau. The results revealed that average total production costs per sheep unit were $168.43, $107.36, and $92.89 for small, medium, and large-scale operations, respectively. Gross production values in these scales were $243.50/SSU, $245.23/SSU, and $239.53/SSU. Significantly, large and medium-scale herder households achieved higher net margins, at $146.64/SSU and $137.87/SSU, while small-scale households obtained $75.06/SSU. An intriguing revelation is that net margins for large and medium-scale households predominantly fall within the range of $100.01/SSU to $200.00/SSU, signifying that while scaling may curtail total production costs per sheep unit, it does not assure enduring increases in net margins. These findings hold paramount implications for policymakers as they reassess the feasibility of upscaling multi-household management pattern operations for grassland ecological restoration on the Qinghai-Tibet Plateau. While scaling up can yield cost efficiencies, it does not inherently translate into sustained net profit growth. Hence, astute consideration of these insights is imperative in evaluating the potential of scaling up multi-household management patterns for grassland ecological restoration initiatives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».