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Enregistrement W3161986964 · doi:10.18280/ijdne.160207

Recovery of Agricultural Areas Affected by Traditional Gold Mining: Sustainable Food Supply Stability

2021· article· en· W3161986964 sur OpenAlexvenueno aff
Golar Golar, Muhammad Basir-Cyio, Isrun Isrun, Rahmat Bakri, Muhammad Ilhamdi Rusydi, Bohari Bohari, Muhammad Fardhal Pratama

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Tadulako
Mots-clésRevegetationAgricultureEnvironmental scienceAgricultural landLand useGold miningSoil qualitySustainabilityLand degradationSustainable agricultureAgroforestryWater resource managementGeographyLand reclamationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the recovery of the agricultural area’s function affected by the Poboya traditional gold mining in supporting the stability of sustainable food supply. We began the research by examining the existing mining land conditions through spatial analysis (land cover and land use changes from 2010 to 2019). Apart from that, it also analyzed the land’s health was through the soil’s physical and chemical properties, especially mercury. The observation proved that changes in the land’s cover and uses lead to decreased land quality and degradation. The existing condition showed heavy metals, particularly mercury, mostly polluted agricultural land in the mining area. The model design produced by this study may 1) emphasize land arrangement; 2) revegetation design with forestry, plantation, and food crops; 3) domesticated plant; and 4) environmental monitoring, concerning monitoring of soil quality, monitoring of erosion and sedimentation, water quality, acid mine drainage, successful revegetation, and others. These four aspects expect to help suppress the rate of land degradation in agriculture located in ex-mining areas and reduce forest destruction in the Grand Forest Park area.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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