Research on the Factors Influencing the Security of Grain Supply Capacity in Sichuan Province Based on PLS Structural Equation Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Sichuan Province, distinguished as one of the top performers among China’s 13 main grain-producing provinces, holds unique advantages in the western region. The continuous increase in grain production lays a solid groundwork for upholding the country’s food security. Grounded in five dimensions—social, economic, technological, resource, and environmental—this article establishes a security evaluation system for the grain supply capacity of Sichuan Province, incorporating 14 specific indicators, and utilizes a PLS structural equation model to investigate the diverse factors influencing the security of Sichuan Province’s grain supply capacity. Findings reveal that social and technological advancements directly negatively affect the security of the grain supply capacity, while economic growth, environmental progress, and resource enhancement directly positively influence grain supply capacity security. It also corroborates that a sustainable grain supply capacity necessitates the harmonious development of these five facets, each being essential. As a result, strategies to safeguard the security of Sichuan Province’s grain supply capacity are put forward, aiming to offer decision-making references for strengthening and elevating Sichuan’s grain supply capability and constructing an advanced “Heavenly Granary”.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».