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Enregistrement W7070644745

Perbedaan Persepsi, Pendapatan dan Tingkat Risiko Usaha Tani Padi Sistem Tebas dan Non Tebas di Desa Sarimulyo, Kecamatan Winong, Kabupaten Pati

2018· dissertation· id· W7070644745 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Kristen Satya Wacana Institutional Repository (Universitas Kristen Satya Wacana) · 2018
Typedissertation
Langueid
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureFarm incomeProduction (economics)Data collectionProduction system (computer science)Field surveyField researchDescriptive statistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of the research is to: (1) analyze the perception of paddy farmer "tebas" and "non tebas" system on economic aspect, practical aspect, and risk aspect.social aspect.( 2) analyze income differences of farmer using "tebas" and "non tebas" system.(3) Compare risk analysis and strategies to overcome the risk of rice farming between "tebas" and "non tebas" system.The research was conducted in February-March 2018.The type of this research is quantitative descriptive research.Sample determination technique used quota sampling.Respondents of this research were 30 farmers of "tebas" system and 30 farmers of "non tebas" system.Data collection was obtained using survey method, field observation and structured interviews to farmers using questionnaires.The results of the study explain the perception of farmers with "non tebas" system was better than the tebas system.There is no difference in farming income between tebas and non "tebas" system.Based the production risks, price risks, and income risks of "tebas" system was lower than "non tebas" system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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