The effect of agricultural technology on improving farming business performance and the welfare: Evidence from the welfare of rice farmers in Tabanan regency
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the welfare of rice farmers in Tabanan Regency as a form of support for the sustainability of the agricultural sector to support the food security and sovereignty of Bali Province, which is still primarily supported by Tabanan Regency. This research was conducted in Tabanan Regency, Bali Province, known as the "rice barn" of Bali Province, with the largest area of rice fields and the most significant number of farmers in Bali Province. The approach used in this research is a quantitative approach using a questionnaire, and the analysis technique used in this research is SEM-PLS (Structural Equation Modeling Partial Least Square) analysis, with 167 rice farmers as respondents to this research. The findings from this research show that farming business performance can mediate the influence of agricultural technology adoption on the welfare of rice farmers in Tabanan Regency. The findings from this research are strengthened by interviews showing that rice farmers in Tabanan Regency have confidence in themselves in farming. This is demonstrated by farmers' efforts to use various developments in agricultural technology, such as using superior seeds and modern agricultural equipment, which can shorten the working time, among others, to improve the welfare of rice farmers in Tabanan Regency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».