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Enregistrement W3210810990 · doi:10.18280/ijdne.160511

Can Forest Management Units Improve Community Access to the Forest?

2021· article· en· W3210810990 sur OpenAlexvenueno aff
Golar Golar, Hasriani Muis, Sudirman Dg Massiri, Abdul Rahman, Arman Maiwa, Fardhal Pratama, Rhamdhani Fitrah Baharuddin, Wahyu Syahputra Simorangkir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Tadulako
Mots-clésForest managementCommunity forestryGeneral partnershipDeforestation (computer science)BusinessGovernment (linguistics)ForestryUnit (ring theory)Resource management (computing)Environmental resource managementEnvironmental economicsGeographyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the Forest Management Unit's (FMU) role in enhancing access to forest area utilization, especially in production and protected community-based forests, to suppress the rate of deforestation. We research five FMU in central Sulawesi. The analysis method is qualitative based on emic information from FMU, community, academic, local government, and direct field observations. This paper explains that public access in forest resource utilization is a deciding factor in helping the community face the impact of economic crises. To make it happen, the primary role of FMU is necessary. FMU Should be increasing public access to the state-owned forest by optimizing the facilitating functions. Providing investment opportunities for forest management based on the community in partnership schemes can realize a broad impact and national issues on empowering forest communities. FMU can also prioritize the partnership cooperation programs by implementing social forestry programs, instantly absorbing significant community participation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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