KARAKTERISTIK SOSIAL YANG MEMPENGARUHI PERSEPSI DAN PERILAKU MASYARAKAT DALAM PENGELOLAAN HUTAN KEMASYARAKATAN
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
The management area of KPH VIII Batu Tegi which is a watershed of the Way Sekampung watershed included in the priority watershed category because most of the watershed areas have experienced changes in forest function. So that all forms of land management in the region can affect the quality and quantity of the Way Sekampung watershed, including a Social Forestry scheme with community empowerment. Community empowerment in KPH Unit VIII Batu Tegi needs to take into account to aspects of community characteristics that affect its perception and behavior in forest management. This study aimed to analyze the characteristics that influence people's perception and behavior in managing HKm. Respondents in this study were 71 members of the Mandiri Lestari Forest Farmers Group (Gapoktan) who have working areas in the Protected Forest area register 39 Kota Agung Utara. The analytical method used is non parametric statistical correlation Spearman Rank. The instrument used is a Likert scale. The results obtained indicate that the Social characteristics that have a real influence on people's perceptions are age. While the level of community behavior is not influenced by the observed characteristics of the respondents. Keywords : behavior; characteristics; perception, community forest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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