Formulating Popular Policies for Peat Restoration Based on Livelihoods of Local Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Important peatland issues developed were how to restore peatlands and followed by increasing rural livelihoods. This research aimed to analyze how peatlands can be utilized to alleviate poverty? and how to integrate peatland restoration with poverty alleviation. This research has been conducted in peatlands of OKI district, South Sumatra Indonesia in 2017. Data about bio geophysical aspects of peatlands, social, economic and political institutions of farmers were surveyed in the fields, performed in qualitative and quantitative approach, and analyzed in forms of tables and descriptions. Important themes have been discussed in formulating popular policies for peat restoration based on livelihoods of local farmers, among others poor groups; characteristics of farmers from the socio-political aspect; concept of peatland restoration and other lessons-learnt; compatibility of peat-based poverty alleviation; and need to improve policy making. The chronic poor sites tend to overlap with peatland degradation; it is more important to cultivate peatlands to prevent farmers from falling into deeper poverty than to reduce farmers out of poverty, and the intrinsic quality of peatlands and their contents tends to conflict with poverty alleviation goals, but there are some possible trends to minimize peatlands degradation and to alleviate poverty simultaneously. The best approach is to apply the 'win-lose' or 'lose-win' approach, even though we are not able to avoid peatland degradation at a zero level, but at least it can be inhibited. Cooperation between investors and farmers in managing peatlands is needed, so that the peatland resources are not completely degraded.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».