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Enregistrement W4405832786 · doi:10.5267/j.uscm.2024.12.003

Clove commodity issues in productivity improvement and sustainability based on policy elements in Indonesia

2024· article· en· W4405832786 sur OpenAlexvenueno aff
Achmad Tarmizi, Sahlan Sahlan, Henky Henanto, Andjar Prasetyo, Yanter Hutapea, Mohammad Sofyan Budiarto, Hasim Ashari, Mu’man Nuryana, Husein Avicenna Akil, Hadi Supratikta, Sitti Ramlah, Baharudin Baharudin, Asmin Asmin, Arnis Rachmadhani

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivitySustainabilityCommodityBusinessAgricultural economicsNatural resource economicsEconomicsEnvironmental economicsEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the clove industry in Indonesia's economy is crucial, as it makes a substantial contribution to the GDP and export figures. Despite experiencing growth overall, clove farmers face various challenges such as price fluctuations, climate change impacts, and limited market access. By analyzing data spanning from 2014 to 2021, this research anticipates a continuous increase in production levels but foresees a decrease in export numbers. Proposed policy measures include providing financial assistance, promoting education, enhancing infrastructure, developing markets, and ensuring environmental sustainability. It is crucial to focus on credit availability, incentives, and subsidies, while also improving agricultural education, infrastructure, and sustainable farming methods. A comprehensive approach across eight key policy areas is necessary to strengthen the clove industry in Indonesia. By addressing these challenges holistically, the clove sector can look forward to a resilient and sustainable future, maintaining its importance in the country's economic landscape.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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