The Critical Level of Mangrove Ecosystem in Lariang Watershed Downstream, West Sulawesi-Indonesia
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
Critical land is a land whose soil condition has experienced or is in the process of physical, chemical, or biological damage which ultimately endangers hydrological, orological functions, and agricultural production. This research purposes were to determine the level of criticality of mangrove ecosystems, as the basis for sustainable management. Determination and delineation of the location were carried out photogrammetrically using Landsat 7 ETM + Band 542 imagery and maps, as well as terrestrial by direct measurement in the field. The species inventory and identification, tree/pole potency, saplings and seedlings used the line plot sampling and spot check methods. The results showed that the mangrove ecosystem area was of 577.07 ha, condition of dense (uncritical) vegetation reached an area of 138.16 ha (23.94%), followed by a rare (critical) condition of 286.63 ha (49.67%), while a damaged condition (very critical) 152.28 ha (26.39%). The dominant mangrove species were Sonneratia alba, Rhizophora apiculata, Avicenia marina, and Rhizophora mucronata. The main determinant of the mangrove ecosystems criticality was the mangrove cover area reduction as the non-mangrove land (ponds) impacts. To improve the quality of mangrove forest ecosystems, sustainable conservation is needed, one of which is the preparation of basic mangrove critical data and community empowerment. They are needed to restore, maintain and improve the function of forests and mangrove forest lands in order to increase their carrying capacity, productivity and their role in maintaining life support systems through rehabilitation programs.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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