Study of Leading Products to Map the Potential of Agribusiness For Tourism Development in the City of Banjarmasin
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to map the potential of superior agribusiness products for tourism development in Banjarmasin City. The research method is quantitative descriptive using secondary data obtained from BPS South Kalimantan Province and Banjarmasin City. The analysis technique identifies the internal potential of a region, namely basic sectors and non-basic sectors. The potential for agribusiness in the Food Crop Agriculture Sub Sector in Banjarmasin City which can become a base for food crop commodities is the South Banjarmasin District and the North Banjarmasin District. The potential for agribusiness in the Livestock Sub Sector in Banjarmasin City which can be the basis for the livestock sub-sector is the District of South Banjarmasin and Central Banjarmasin. The Fisheries Sub Sector in Banjarmasin City which can be the basis for the livestock sub sector is the North Banjarmasin District and the East Banjarmasin District. The results of research on agribusiness potential in Banjarmasin City seen from the Food Crop Agriculture Sub-Sector include rice, Siamese oranges, and bananas. The agribusiness potential of the Livestock Sub-Sector includes beef cattle, broiler chickens, laying hens, ducks, quail, goats, and free-range chickens. The Fisheries Sub-Sector includes: capture fisheries and freshwater floating net cultivation fisheries, capture fisheries, and still water pond cultivation fisheries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».