Analisis Kontribusi Usaha Ternak Domba Terhadap Pendapatan Peternak di Kecamatan Kertajati Kabupaten Majalengka
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to determine the analysis of household income, the contribution of sheep farming to farmer income, and the factors that influence the size of the contribution of sheep farming. This research was carried out from June to August 2022. The analytical methods used were descriptive analysis, contribution analysis and multiple linear regression analysis. Respondents were determined using a purposive sampling method of 85 respondents. The variables observed were the number of working hours, number of workers, and number of livestock. The research results show that the average income of sheep farming is IDR 2.289.513/year. Meanwhile, the average income from breeders' business is IDR 7.730.746 /year. The sheep farming business contributes 29.61% to the total income of farmers in Kertajati District, Majalengka Regency. The coefficient of determination (R2) was obtained at 0.039. which means that the number of livestock, the amount of working hours, and the number of workers influence the contribution of sheep livestock by 3.9%, so Y is influenced by 96.1% by other factors outside the independent variable.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle