Structure Requirements for Developing the Insurance Program Adoption for the Rice Farming Business in Banyuwangi Regency
Notice bibliographique
Résumé
Background: The farming businesses play an essential role in contributing to Banyuwangi Regency’s standard of living. Agriculture is also associated with food security. Rice plants are the most extensively cultivated food crop in the community. It is the background of why the Indonesian government established Asuransi Usahatani Padi (AUTP) or Rice Farming Insurance (RFI). RFI program is designed to help protect farmers from crop failure-related losses. This study intends to analyze the requirements that must be met to establish the RFI in Banyuwangi. Methods: Observation and research during 2020-2022. The focus of the investigation is farmers who use and do not use agricultural insurance in Kabat District, Banyuwangi Regency. Combining quantitative and qualitative approaches. 35 farmers and stakeholders were selected to collect data and 7 experts with knowledge and capacity to understand rice cultivation and social issues were involved in the evaluation using the analytical tool Interpretive Structural Modelling is a research method. Result: The indicated that systemically implemented extension services, the simplicity of RFI financing techniques and procedures and the strengthening of agricultural institutions and partnerships are essential for promoting RFI adoption.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».