ANALAISIS KELEMBAGAAN DAN PERANAN KESATUAN PENGELOLAAN HUTAN PRODUKSI (KPHP) DALAM PENGEMBANGAN WILAYAH KABUPATEN KERINCI
Notice bibliographique
Résumé
Kerinci is one of regency with the large forest, but sub sector of forestry contributes only 0,04% of GDPKerinci Regency. It’s may possibly by the weakness of forest management and policy of Kerinci RegencyGovernment. Forest production management unit (KPHP) Model Kerinci establishment is one of govermentefforts to achieve sustainable forest management. Therefore, we need research with purpose: (1) to analyzethe role of forest production management unit (KPHP) Model Kerinci in the regional development ofKerinci Regency; (2) to analyze the institutional of forest production management unit (KPHP) ModelKerinci; (3) to analyze region’s readiness forest production management unit (KPHP) Model Kerincidevelopment. The study was conducted in Kerinci Regency. Data were analyzed by total economic value(TEV), institutional analysis, and analytical hierarchy process (AHP). The results showed that the totaleconomic value of natural resources of KPHP Model Kerinci is Rp. 337.839.832.400 in a year, it’s meanthat sub sector of forestry potentially to contribute about 8,38% of GDP Kerinci Regency. To realize thetotal economic values of natural resources of KPHP Model Kerinci, it needs strong institutions. KerinciRegency is ready for KPHP Model Kerinci development, because it’s has the support from stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».