Perspective of the development of agriculture in the City of Đakovo in modern conditions of depopulation
Bibliographic record
Abstract
U ovom diplomskom radu analizirana je perspektiva razvoja poljoprivrede u Đakovu i utjecaj depopulacije na taj sektor. Problemi s kojima se suočava poljoprivreda uključuju zastarjelu tehnologiju, nisku konkurentnost i nepovoljne demografske trendove. Iako Grad Đakovo ima potencijal za unapređenje poljoprivrede, nedostatak financijskih sredstava otežava razvoj infrastrukture. Depopulacija, uzrokovana lošim gospodarskim uvjetima, urbanizacijom i iseljavanjem, dodatno komplicira stanje u poljoprivredi. Istraživanje je provedeno analizom sekundarnih podataka i statističkih metoda uz pomoć podataka iz Državnog zavoda za statistiku, Agencije za plaćanja u poljoprivredi, ribarstvu i ruralnom razvoju, te ARKOD upisnika. Metodologija uključuje analizu statističkih podataka i empirijsko istraživanje kako bi se prikazala povezanost između demografskih promjena i razvoja poljoprivrede. Korištenjem računalnog programa ArcMap 10.4.1, istražena je rasprostranjenost različitih tipova poljoprivredne proizvodnje u Đakovu. Istraživanje pokazuje da poljoprivrednici teško preživljavaju samo od poljoprivrede i smatraju da je stanje u tom sektoru loše, iako postoji nada zbog pozitivnih pomaka nakon ulaska Hrvatske u EU. Intenzivna emigracija negativno utječe na razvoj poljoprivrede. Za održivi razvoj Đakova nužno je poticati gospodarski rast, ulagati u infrastrukturu, poboljšati poljoprivredu i očuvati kulturni identitet.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".