Traditional Enrichment Planting in Agroforestry Marginal Land Gunung Kidul, Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Traditional agroforestry management seems to be perfunctory thus the developed one is that a particular area is planted with as much trees as possible. Assumption developed among agroforester farmers is that more trees planted the greater the production or the economic value are. One of the traditional silviculture actions in agroforestry systems is enrichment planting. This study aims to identify the practice of enrichment planting which is developed in agroforestry management and to devise the schemes to increase more prospective enrichment planting. The research was conducted in Gunung Kidul, Java, Indonesia which includes three zones namely the Batur Agung (Nglanggeran Village), Ledok Wonosari (Gari Village) and Gunung Seribu (Jetis Village). Data sampling method is done by purposive random sampling way. In each village it is selected 30 units of agroforestry land consisting of 10 initial agroforestries, 10 intermediate agroforestries and 10 advanced agroforestries. Analysis includes site conditions, microclimate, evolving patterns of agroforestry and traditional silvicultural practices. The result shows that the practice of enrichment planting traditionally is still limited to the consideration of the tree numbers increase in agroforestry systems. Furthermore enrichment planting has not been followed by intensive silvicultural actions. Based on these considerations it is necessary to make innovation to increase the agroforestry productivity (Batur Agung Zone) with intensive silviculture that synergizes enrichment planting with pruning, commercial thinning and tebang butuh through the schemes: 1) Agroforestry for food, 2) Agroforestry transition from food-based initial agroforestry to advanced agroforestry and 3) Acceleration of initial agroforestry to advanced agroforestry. As for Ledok Wonosari and Gunung Seribu Zone through the schemes: 1) Acceleration of initial agroforestry to full teak advanced agroforestry and 2) The transition from initial to advanced agroforestry with enrichment. With the scheme of this traditional silviculture technology can enhance the role of agroforestry as a last resort of forest management outside the forest.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».