Examining the Effect of Agribusiness Actors' Performance on the Performance of Arabica Coffee Agribusiness Subsystem in North Toraja Regency
Notice bibliographique
Résumé
The performance of agribusiness actors is measured to evaluate the efficiency of the Arabica coffee agribusiness system.This study aims to analyze the effect of the performance of agribusiness actors (Department of Agriculture, Companies, Coffeeshops, Micro, Small, and Medium Enterprises, Agromechanical Industry, Agrochemical Industry, Cooperatives, Collecting Traders, Agricultural Extension, Farmer Groups, Farmers) on the performance of subsystems (Upstream, Farming, Downstream, Marketing, and Supporting) of Arabica coffee agribusiness.This study used a descriptive qualitative and quantitative approach.The data analysis technique uses Smart PLS 3.0 software, Structural Equation Model -Partial Least Square (SEM-PLS) analysis.The analysis was carried out partially because indicators intersected or were interrelated between actors and agribusiness subsystems.The results showed that there were variables that had a significant and positive effect, including the performance of the Agriculture Office on the Upstream and Supporting Subsystems; Companies on farming, downstream, and marketing subsystems; Coffeeshops on downstream and marketing; MSMEs on marketing; Cooperatives on support; Farmers on upstream, agriculture, and marketing.In addition, some variables have an insignificant and negative effect, namely the performance of the company to the supporting subsystem, Agromechanics and agrochemicals to upstream; Cooperatives to marketing, Collecting Traders to marketing, Extension to supporting; Farmer groups to farming and supporting subsystems.The research conclusion shows that 11 variables have a significant and positive effect, while the remaining nine have a negative and insignificant impact.Arabica coffee agribusiness performance can be improved through policy support that favors the country's mainstay commodities such as arabica coffee.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».