Mapping and Analysis Factors of Affecting Productivity Tropical Rain Forests in East Kalimantan
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
Up to 2019, tropical rainforests in East Kalimantan has been experiencing very rapid degradation and continues to shrink. Therefore, it is necessary to evaluate mapping and analysis of factors affecting the productivity of tropical rain forests in East Kalimantan. The purpose of this study was to determine the factors that cause shrinkage of tropical rainforests in East Kalimantan based on spatial statistical perspectives. The data used were secondary data from the Indonesian Ministry of Forestry and the Central Bureau of Statistics. The data consisted of 10 districts/cities from East Kalimantan Province. Those data were influenced by spatial dependence and spatial heterogeneity. Nonparametric Geospatial Regression (NGR) is one of the spatial statistical methods used to overcome spatial dependence and spatial heterogeneity. The results of the study obtained was a Nonparametric Geospatial Regression modeling using the Gaussian Kernel geographical weighting function with a minimum CV value of 1.48. The model had R2 values for each district/city ranging from 74.39% - 88.65%.  The goodness of fit of the NGR model was shown by the value of R2 = 0.8865, which stated that the variables that significantly affect the preservation of tropical rainforest by 88.65%  were the area of protected forests, nature reserves and nature preservation, production forests, area of each district/city, economic growth rate and regional development index.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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