Modeling and forecasting of agricultural crop production and economic stability based on Gross Regional Domestic Product
Notice bibliographique
Résumé
The Philippine economy is largely dependent on agriculture with a total land area of 11.6 million hectares dedicated to crops. Rice and corn are the leading produce so far, occupying around 5.5 million of the total number of hectares. This figure is followed by 4.8 million hectares taken up by major crops consisting of fruits such as coconut, pineapple, banana, and mango, and other crops in demand like sugar and coffee. The other 1.3 million hectares are distributed to other minor crops. The Philippine economy is largely sustained by crop production because in spite of the occurrence of natural disasters and economic pitfalls (such as unemployment or displacement) that regularly hit the nation, people are able to continually feed themselves and support each other. In 2002, Eastern Visayas registered 330.8 thousand farms for agricultural use, covering 723 thousand hectares. Among the provinces in Eastern Visayas, Leyte shared the highest number of farms with 136.2 thousand, covering 258.6 thousand hectares of agricultural land. Samar ranked second with 57 thousand farms, covering 102 thousand hectares, while Northern Samar came in third with 49.9 thousand farms, covering 179.5 thousand hectares. Hence, the Philippines’ quests for global competitiveness and food security requires an effective and efficient crop forecasting system that can be used for monitoring as well as strategic and tactical decision-making on crop production. This study aimed to forecast the agricultural crop production and economic stability based on GRDP in Eastern Visayas from 2nd quarter of 2015 to 4th quarter of 2017. The findings of the study give significant effects and impacts on Philippine economy which threatens our agricultural production in the country. The study also showed no significant relationship between the agricultural production like production volume, area harvested and yields per hectare of corn and palay and the economic stability in terms of GRDP per capita, imports and exports of agricultural products. We therefore established that the economic stability based on gross domestic product is not a predictive factor on the agricultural crop production in Region VIII.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».