Econometric Modeling for Integrating Weather Forecasting into Abaca Supply Chain Planning and Distribution
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of weather variability on abaca production, a vital agricultural commodity in the Philippines. Balanced datasets of quarterly abaca production, aggregated rainfall, maximum temperature, minimum temperature, and relative humidity from selected top-producing provinces from the first quarter of 2010 to the third quarter of 2023 for the provinces of Catanduanes, Northern Samar, Bukidnon, and Surigao del Sur for a total of 212 datapoints were used. The final model employs a fixed effects regression model with bootstrapping using a 3-week moving average (MA) to filter short‑term shocks and better assess the impact of each regressors. Bootstrapping was done to produce statistically appreciable estimates given the that the distributions of the regressors are not all normal and to reduce the standard errors of the estimates. The results, with varying significance values, show that the lag of MA of abaca production, the third lag of the MA of maximum temperature, the MA of minimum temperature, and the third lag of MA of minimum temperature have significant effects on the MA of abaca production. The final model shows an R2 value of 97.47% as well, indicating a very high level of explainability of the variability of the abaca production in terms of the regressors. The results highlight the criticality of (a) including lags, (b) separating maximum temperature and minimum temperature as spatiotemporal regressors for crops, and (c) accounting for potential long-term effects of rising temperature at nighttime. Among other things, supply chain management people, local government units, and policymakers can use the findings of this paper for anticipatory action amidst the changing climate.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».