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Enregistrement W2091221230 · doi:10.5539/mas.v8n1p97

Economic-Ecological Values of Non-Tidal Swamp Ecosystem: Case Study in Tapin District, Kalimantan, Indonesia

2014· article· en· W2091221230 sur OpenAlexvenueno aff
Hamdani Hamdani, Imam Hanafi, Anwar Fitrianto, Lutfhi Fatah Arsyad, Budi Indra Setiawan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwampTotal economic valueHectareEnvironmental scienceEcosystem servicesGeographyAgroforestryFisheryEcosystemEcologyAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article would like to describe the economic and ecological benefits, as well as analyzing the total economic value of non-tidal swamps. Non-tidal swamps in the District Tapin are interested to be studied because of the use of non-tidal swamp in this area for people, especially ethnic Banjar since over a hundred years ago. But since 2011 the South Kalimantan local government has set a palm oil plantation development plans (Elaeis guineensis) on the area. Assessment has been conducted with a total valuation approach (total valuation). We found that the ecosystem has economic benefits in the form of functions of water supply for rice paddy (Oryza sativa), timber plants (Melaleca cajuputi), fisheries, Purun plants (Eleocharis dulcis), and functions as a source of domestic water. It has also ecological benefits in the form of biological functions such as: the provision of feed (feeding ground), where fish rearing, timber Galam (nursery ground), and hatchery fish (spawning ground), as storage and recycle of water, and function options (option value) in the form of biodiversity. Based on the results of the assessment are known, the total economic value amounted to 22.7 million per hectare, with the ratio of the economic value of only 7.14% compared to the ecological value of 92.86%. Therefore non-tidal swamps conversion plan into another function not only the loss of economic value (direct benefits) that had been in the swamp enjoy the surrounding community, but also a greater loss in the form of loss of ecological value (indirect benefits).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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