Myanmar Rice and Pulses : Farm Production Economics and Value Chain Dynamics
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Notice bibliographique
Résumé
Agriculture continues to play a very \n important role in Myanmar’s economy. For many years, \n understanding the dynamics and performance of Myanmar’s \n agriculture has been difficult due to the absence of \n reliable, up-to-date data, at sectoral, sub-sectoral, or \n microeconomic level. During the past five years, significant \n changes have occurred in Myanmar’s demographics, economy, \n and public spending and in its integration into world and \n regional markets for agro-food products. While Myanmar’s \n agriculture has experienced some considerable \n diversification over the past decade, rice, and bean or \n pulses remain core elements of the sector. Rice remains an \n important crop and commodity for the economy and welfare of \n Myanmar. Myanmar’s paddy production has realized modest \n gains, yet it continues to under-perform, relative to peers \n and to its potential. One positive development at the \n production level has been a significant increase in labor \n productivity. One potentially disturbing trend has been a \n significant increase in agro-chemicals use in paddy \n production. Elsewhere in the rice value chain, many \n functions are characterized by low levels of operational \n efficiency and/or inadequate quality management. Myanmar is \n the world’s third largest producer of pulses, after India \n and Canada. Myanmar is also a major exporter of pulses \n globally and the largest in the ASEAN region. After several \n years of promising trade results, the pulses sub-sector \n experienced major problems in 2017 following India’s \n imposition of import restrictions on back gram, chick peas \n and other commodities. While the trade restrictions have \n exposed the vulnerability of the pulses sector due to its \n heavy reliance on a single market for some products, there \n are additional challenges faced by the sector. Elsewhere in \n the pulses value chain, there has been limited investment or \n value addition.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle