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Enregistrement W2234790651 · doi:10.20527/jwem.v3i1.4

Life Cycle Assessment of Sago Palm, Oil Palm, and Paddy Cultivated on Peat Land

2015· article· en· W2234790651 sur OpenAlexaboutno aff
Saptarining Wulan, Haryoto Kusnoputro, Jatna Suprianta, Hisyam Musthafa

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgriculturePeatAgroforestryDeforestation (computer science)Land useMarginal landLife-cycle assessmentLand use, land-use change and forestryGeographyAgricultural landSustainabilityEnvironmental scienceAgricultural economicsForestryProduction (economics)EngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuously increasing population growth more than food agriculture growth on the existing land, has been encouraging to this research. The land use competition for agriculture and housing purposes have caused the land use change from forest to agriculture and housing. Within forested landscapes food production, commodity agriculture, biodiversity, resource extraction and other land uses are also competing for space. The forest land use change (deforestation) is one of the climate change causes. The impact of climate change among others is the uncertain climate, such as the long drought period, flood, and the extreme temperature that cause decreasing in agriculture production. Therefore, at present, many people use the marginal land, such as peat land for agriculture cultivation to increase the food agriculture production and to achieve the domestic and export demand. Indonesia has a huge peat land and the fourth biggest in the world after Rusia, Canada, and America. The focus of this study is comparing the life cycle assessment of three agriculture commodities: sago palm, oil palm, and paddy cultivated on peat land. The purpose of this research is to contribute a recommendation of the most sustainable commodity from the aspect carbon dioxide (CO2) emission among three food agriculture commodities include oil palm and paddy that currently as excellent commodities, and sago palm, the neglected indigenous plant, which are cultivated on peat land. The method applied for this research to analyze the environmental aspect using life cycle assessment (LCA) started from seedling, plantation, harvesting, transportation, and production process. The analysis result reveals that sago palm is the most environmental friendly. The lowest CO2 emission (ton/ha/year) is sago palm (214.75 ± 23.49 kg CO2 eq), then paddy (322.03 ± 7.57 kg CO2 eq) and the highest CO2 emission (ton/ha/year) is oil palm (406.88 ± 97.09 kg CO2 eq).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,346 · 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.

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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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