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Enregistrement W4200206150 · doi:10.18280/ijsdp.160711

Natural Resources Management Rights in Land Conservation Areas in Coastal Areas and Small Islands Based on Environmental Sustainability

2021· article· en· W4200206150 sur OpenAlexvenueno aff
Adonia Ivone Laturette, Rory Jeff Akyuwen, Barzah Latupono, Arman Anwar, La Ode Angga, Muchtar Anshary Hamid Labetubun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityHuman settlementEnvironmental planningBusinessGovernment (linguistics)EnforcementEnvironmental resource managementNormativeEnvironmental lawTourismSustainable developmentNatural resourceOrder (exchange)GeographyLawPolitical scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coastal area is an area that is very intensively used for human activities, such as the central government area, settlements, industry, ports, aquaculture, agriculture/fishery, tourism, and so on. The existence of these various activities raises the need for space as supporting facilities and infrastructure for each of these activities. This research is a normative legal research. normative legal research is a process to find the rule of law, legal principles, and legal doctrines in order to answer the legal problems faced. The answer obtained from the legal analysis regarding the legal consequences is that the Government does not specifically regulate the regulation of land rights in conservation areas which are determined through the Regional Spatial Planning (RTRW) and Regional Spatial Planning (RZWP3K) so that the legal consequences are uncertainty in law enforcement and also overlapping powers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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