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Enregistrement W1657371278 · doi:10.20886/jakk.2015.12.1.27-40

KEPASTIAN HUKUM DAN PENGAKUAN PARA PIHAK HASIL PENGUKUHAN KAWASAN HUTAN NEGARA DI PROVINSI RIAU

2015· article· id· W1657371278 sur OpenAlexaff
Pernando Sinabutar, Bramasto Nugroho, Hariadi Kartodihardjo, Dudung Darusman

Notice bibliographique

RevueJurnal Analisis Kebijakan Kehutanan · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAgricultural and Environmental Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyCertaintyLegal certaintyBoundary (topology)Government (linguistics)Political scienceMetropolitan areaLawLaw and economicsPublic administrationEnvironmental planningWelfare economicsSociologyGeographyEpistemologyArchaeologyEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legal certainty and legitimacy of forest area can be gained through the gazettment process of forest area that starts from the designation, boundary demarcation, mapping, and ends up with the establishment. In Riau Province, these processes are stagnant, and, therefore, the legal certainty and legitimacy is difficult to achieve. What is really happenned is something that needs to be answered in this study. By using the analysis of strategy typology and descriptive qualitative analysis, this study has found that the gazettment issues of forest area consisted of three aspects, namely: designation, boundary demarcation and establishment. Social conflict has been accumulated along the gazettment process, so that the legal certainty did not lead to legitimacy. This problem happened due to: claims avoidance (PTB) to avoid failure in boundaries determination; policy narrative of the boundaries are not informed to community; inconsistency between the objective of boundary demarcation with the implementation; domination of all informed knowledge and information (BPKH); stages of gazettment were done just to fulfill administrative procedure; BPKH tasks issues; and state forest area regarded as the common pool resources (CPRs). This result proves that the improvement of government, policy in gazettment of forest area is seriously required.

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)0,002
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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