EXPLORING THE INFLUENCE OF ECONOMIC AND ENVIRONMENTAL KNOWLEDGE ON FISH PRODUCTION IN RURAL-BANGLADESH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aquaculture is a buzzword for rural economy as well as regional development. In this research, the author considers five individual villages where 200 farmers have been identified randomly. In this paper, the author divides this research into two segments. Firstly, most of the local farmers consider basic factors, where variable costs that is daily basis expenses affect fish production variables for farmers. Secondly, the authors try to identify the environmental knowledge index (EKI) for farmers affecting fish production, the EKI is measured by table 2. In Table 3, most of the expenses are calculated for human labor, fish feed and fingerlings purposes. Marginal farmers face higher variable costs compared to the other two categories of farmers. The authors run the Cobb-Douglas multiple regression model to investigate the effect of independent variables on fish production hectare-wise, while human labor cost, feed and manure cost, water supply, and Sustainability knowledge index have positive and significant relationships with fish production. To justify the 2nd research question, EKI has a significant connection with fish production for farmers, because EKI helps farmers to lead production at a lower cost while maintaining a hygienic production system. The green economy is the upcoming challenge for the future, which leads to sustainable production and consumption behavior for producers and consumers. Moreover, sustainable and effective marketing channel creation are challenging factors for fish production and supply.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».