An Assessment of Tree Plantation Activity among Smallholders in the District of Ranau, Sabah
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted to assess the tree plantation activity among smallholders in the District of Ranau, Sabah. There were six range areas involved, namely Kundasang, Randagong, Nalapak, Lohan-Bongkud, Timbua and Perancangan. The objectives of the study have been to identify the type of tree species planted, the distribution of tree plantation areas, the planting practiced, and the perception of small holders towards tree plantation activity. Data were gathered by direct observation, interviews, questionnaire, as well as secondary data, which were collected from related agencies such as the Agricultural Department and the Rubber Industrial Board in Ranau. There were 47 observations of plantation areas recorded, and the farmers involved were interviewed. The study has identified that Hevea brasiliensis and Durio zibethinus of the agriculture crops' tree were the most types planted by the small holders. Species planted under the category of other selected plantation trees were Acacia sp. (40 %), Tectona grandis (29 %), Pinus sp. (18 %), Azadirachta excels, Neolamarckia cadamba, Octomeles sumatrana and Eucalyptus sp.(13 %). The species of Acacia sp., Tectona grandis, Octomeles sumatrana and Eucalyptus sp. were found at Randagong, Lohan-Bongkud, Timbua and Perancangan while Pinus sp. was mainly found at Kundasang. Azadirachta excelsa, Neolamarckia cadamba and Octomeles sumatrana were only found at Timbua, Lohan and Nalapak. The study has also revealed that the tree plantations among the small holders in Ranau were influenced by land areas owned by the farmer, and the willingness to wait for the long term outcome of the investment. Integrated planting among trees and various crops was applied in order to maximize the usage of the available land. The tree plantation under the category of agriculture crops was mainly for the purpose of economic income, while other selected plantation trees were cultivated for landscaping, long term investment and also for soil protection.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».