Model Implementasi Bioenginering Sebagai Upaya Mitigasi Longsor
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
Landslide is one of the high frequency disasters that occur in Indonesia. The incident recurs every year with a different location. The fact that landslide hazards are used intensively for agricultural cultivation due to economic considerations. One of the efforts to mitigate this disaster is the Bioenginering implementation approach. Bioenginering activity is the application of landslide hazard area management by managing plants / vegetation. The purpose of this research is to implement a vegetative technology implementation model as an effort to mitigate landslides. Bioenginering implementation is designed with a combination of ecological and socio-economic approaches. The results of this combination are consulted with the affected community and consider various vegetation alternatives. The selected vegetation not only has an ecological function but also an economic function. With these considerations, a vegetation design is obtained with a combination of upper strata (trees), middle and lower strata. For the upper strata it is recommended to plant Petai (Parkia speciosa) and Durian (Durio zibenthinus), for the middle strata, namely Coffee (Coffea arabica) and lower strata plants are pineapple (Ananas commocus). The combination of plants such as the implementation at the field level will be accepted by the farming community, because every certain period of time the farmers will be able to harvest their crops without having to remove the plants or cut down the plants. Maintaining the level of land cover and land use has implications for maintaining the stability of soil moisture conditions which in turn can reduce the threat of landslides in landslide hazard areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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