Decision Support System for An Eco-Friendly Integrated Coastal Zone Management (ICZM) in Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the second longest coastline in the world (after Canada), Indonesia has a big challenge in managing its coastal zone. Ecologically, Indonesia’s coastal zone is rich with fascinating biodiversity; socioeconomically, it has played a long-time role as a sustainable source for food, as well as various development programs in Indonesia, such as interisland connectivity, shipping, fisheries, and logistics industries. The integrated coastal zone management (ICZM) concept is considered to be appropriate approach to deal with multi-stakeholders and multi-decision makers complexity in the coastal zone. In this paper, a decision support system (DSS) is developed based on ICZM by integrating numerical modelling and multi-parallel computing. This application system can be used as an interactive tool for managing the coastal area in Indonesia from various point of view, among other policymakers, industries, and coastal planners. The impacts after implementation of a scenario can be seen directly in the system to represent both the benefits and shortcomings. A test case is carried out in the Northern Jakarta coastal area. The system merits are highlighted in delivering direct effects after artificial islands instalment in the domain. DSS-ICZM development is intended to help policymakers in Indonesia improve the quality of their decisions and improve transparency for broad stakeholders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle