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Enregistrement W7128480744 · doi:10.64903/1480-6800.22.1.66

Cropping Patterns and its Determinants in the Greenhouses in the Northern Governorates of the West Bank, Palestine

2019· article· W7128480744 sur OpenAlexvenueno aff
Nahid Zakarneh, Tengku Adeline Hamzah, Hassan Abu-Qaoud, Abdallah Alimari, Yahya Istaitih

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2019
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroppingDiversification (marketing strategy)AgricultureAgricultural diversificationPalestineGreenhouse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouses constitute an integral part of the Palestinian agricultural structure. Nonetheless, farming multiple crops on the same farm during the same season is still hard and a risky decision that farmers seek to avoid, despite the recent tendency to attempt diversifying. The aim of this study is to identify the cropping patterns prevalent among the northern Palestinian greenhouse farmers and the diversification decision affecting factors. A survey study was conducted in the northern regions of the West Bank of Palestine. The study area included three governorates, Jenin, Tubas and Tulkarm, with a geographical coordination between 35° 13′ to 35° 16′ east longitudes and 32° 06′ to 32° 32′ north latitude. Quantitative methods depending on PCBS (Palestinian Central Bureau of Statistics) issues regarding agricultural production and a questionnaire of the crops cultivated by the farmers were adopted. Data were analyzed using SPSS software package. The Herfindahl Index was used to assess diversification level. The results indicated that the diversification level was low in Jenin (0.33965) and Tubas (0.466525), but Tulkarm (0.25965) showed high diversification patterns. The crops mostly cultivated were cucumber, tomato and pepper, forming 35%, 34.88% and 9.75% of the total cultivated greenhouses in the three governorates respectively. The diversification decision was mostly influenced by the farmer's educational level, monthly income and years of experience. The fear of risk common among the farmers can be minimized by a collaboration between the agricultural associations, NGOs and ministries of agriculture and national economy to compensate farmers' loss.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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Résumé présentoui

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