Developing Policy for Suitable Harvest Zone using Multi Criteria Evaluation and GIS-Based Decision Support System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural resources management often entails making choices among alternatives. Decision support tools are instruments for making rational decisions, particularly geographical information system (GIS) technology-incorporates the multi criteria evaluations (MCE) and analytic hierarchy process (AHP). Therefore, the objective of this study is to determine the suitable forest harvest zone in hill tropical forest in Peninsular Malaysia using MCE and GIS as a tool for decision support system. The implementation of the AHP method for MCE has shown the capabilities of integration of a GIS and decision support system, where the data was prepared spatially in a GIS, an analysis is performed with the systematic evaluation method. The MCE allows both constraint and criteria maps to be combined in arithmetic operation in a suitability analysis, and also allows for criteria maps to be assigned variable weights. From the weights derived from the AHP method, it can be seen that slope and elevation were strong factors in allocating the suitable harvest zone (0.63 and 0.29). The hydrological aspect is the third most important factor, with 0.07. The total suitable area for productive forest zone was 9757.30 ha (96.06%) and the designated protected forest was about 399.20 ha (3.94%). This implies the importance of certain forest land to be classified as a restricted area for logging purposes to ensure the sustainable forest ecosystem and water resources. This result demonstrated that the methodology used has high potential and functionality for determining suitable forest harvest zone from several criteria for hill forest. Finally, it can be concluded that, MCE incorporating GIS provides an ideal tool and essential in modelling with flexibility and the ability for spatial modelling operation for site suitability study in hill forest of Peninsular Malaysia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle