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Enregistrement W3168752824 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.82

Impact of Coastal Reclamation on Environmental Sustainability and Tourism-Based Economy on the North Coast of Java

2021· article· en· W3168752824 sur OpenAlexvenueno aff
Bambang Eko Turisno, I Gusti Ayu Gangga Santi Dew

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationTourismSustainabilityGovernment (linguistics)RealmEnvironmental planningBusinessSustainable developmentNatural resourceWelfareEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEconomicsLawEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal reclamation has been increasingly growing in Indonesia is done by multiplying natural resources and economy in coastal management for the welfare of the surrounding community. The research objective is to determine the potential of coastal reclamation land in Coastal residents that is sustainable and to reconstruct a just marine environment reclamation policy. This research can be broadly grouped into the realm of the socio-legal approach. The results of the research showed that the potential for marine reclamation on the north coast of Jawa for business development and tourism areas for the welfare of the surrounding community. Since 2014, the authority of the sea and the coast has become the authority of the provincial government. The authority and supervision of the regional government are reduced, considered detrimental for the life of the coastal community which is the majority of fishermen. Hence, the policy reconstruction of marine environment reclamation is carried out by reconstructing the value of policies in the form of making policies that genuinely involve community and reconstructing the laws and regulations that are still in force.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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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