Remittance-Receiver Households' Behaviour on Agricultural Productivity in the Rural Economy
Notice bibliographique
Résumé
Remittances in the rural economy are considered a lifeline for remittance-receiving households, as they spend their money within the local economy, helping accelerate domestic money flow and maximize social welfare. In this research, the authors surveyed 200 households across four sub-districts using a snowball sampling method. The main objective is to examine the effect of remittance-receiving households’ behaviour on agro-output maximization. In Model 01, for one-season paddy cultivation, AFS, HNP, AGH, ESH, and RHI show positive and statistically significant relationships with paddy production, indicating a favourable impact on agricultural productivity and local economic development. Conversely, HSZ demonstrates a negative and statistically significant relationship with paddy cultivation. In Model 02, which focuses on fish cultivation, AFS, HMF, AGH, ESH, and RHI also show positive and significant effects on fish productivity, while micro-credit plays a significant role in supporting fish production. Overall, remittance-receiving households’ behaviour influences agricultural productivity in the rural economy. When a family receives remittances, the behaviour of the household head affects regional economic development. Rural welfare maximization depends partly on productive household investment behaviour, and a healthy investment climate can be fostered through a stable inflow of remittances.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».