Sugarcane Burning: Why?
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Notice bibliographique
Résumé
The sugarcane harvesting practices of farmers pose a recurring problem of burning the sugarcane fields every year, leading to the release of PM 2.5, which is hazardous to health and a matter of concern for all parties involved. The objective of this research is to investigate the causes of sugarcane burning by farmers. Data is collected through participatory observation methods and group discussions with a sample group of farmers in the provinces with the highest incidents of sugarcane field fires, namely Nakhon Ratchasima, Kalasin, and Khon Kaen in the northeastern region of Thailand during the 2021/2022 production season. Content analysis techniques are employed to identify the reasons behind the behavior of burning sugarcane. The findings reveal that sugarcane burning has been a long-standing practice among farmers, and the prevalence of burning has increased due to a shortage of labor for sugarcane cutting. The available machinery for sugarcane cutting is insufficient and unsuitable for the farmers' fields. Farmers who burn sugarcane fields are aware of the health impacts and have benefited from the government's measures to address the issue of sugarcane field fires. However, it is observed that the quantity of burnt sugarcane still exceeds the government's target, because burning sugarcane is a cost-effective, convenient, and rapid method. It is found that penalizing farmers at a rate of 30 Baht per ton of burnt sugarcane and providing assistance at a rate of 120 Baht per ton of fresh-cut sugarcane does not sufficiently motivate farmers to change their sugarcane burning behavior.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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