Strengthening Rural Economies Through Integrated Agriculture: Evidence from Southeast Aceh Using Input–Output Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Rural economic areas in Southeast Aceh District face persistent development challenges, including low agricultural productivity, limited infrastructure, and economic disparities.This study proposes an Integrated Agricultural Model (IAM)-a synergistic approach that aligns crop production, livestock, and agro-industry-to foster rural transformation.Utilizing inputoutput modeling, forward-backward linkage analysis, and a Vector Error Correction Model (VECM), the study quantifies sectoral multipliers and dynamic interactions among agricultural output, the Farmer Exchange Rate (NTP), and rural GDP.The methodological framework combines secondary data (2015-2022) from the Central Bureau of Statistics (BPS) with field observations from 120 farmers across four districts.Results show that crop production exhibits the highest output multiplier (1.85), and agroindustry investments significantly enhance economic diversification.The VECM confirms that increases in agricultural output and NTP positively influence long-term rural GDP.Preliminary implementation of the IAM led to a 20% increase in farmer incomes, improved soil health, and higher community participation in agro-enterprises.These findings highlight the importance of integrated systems and intersectoral coordination as pathways to inclusive, sustainable development.The IAM provides a replicable model for rural transformation applicable across developing regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».