Rehabilitasi hutan di Indonesia: akan kemanakah arahnya setelah lebih dari tiga dasawarsa?
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation activities in Indonesia have a long-history of more than three decades, implemented in more than 400 locations. Successful projects are characterised by the active involvement of local people, and the technical intervention used tailored to address the specific ecological causes of degradation that concern local people. However, sustaining the positive impacts beyond the project time is still the biggest challenge. Rehabilitation efforts have been lagging behind the increasing rates of deforestation and land degradation. This has been largely due to the complexities of the driving factors causing the degradation, which neither projects nor have other government programmes been able to simultaneously address. Currently, there are more complex driving factors of deforestation to be dealt with, such as illegal logging and forest encroachment. Therefore, addressing the causes of deforestation and land degradation, which usually are also the continuing disturbances threatening sustainable rehabilitation activities, should be part of the project's priorities. Designing the right economic and social incentives is important to stimulate greater community roles in rehabilitation initiatives. Project derived economic and livelihood benefits, generated from ecological improvements, tend to sustain in the long-term more than the benefits from project-based economic opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».