Cluster Analysis on Forest Health Conditions in Lampung Province
Notice bibliographique
Résumé
One of the indicators in achieving the goal of sustainable forest management is maintaining forest health. Forest health can describe the good and bad conditions of forest management. Management is carried out based on the functions owned by the forest. With these different managements, there is a need to assess and map the current state of forest health across various parts. This study aimed to obtain values of forest health status in each plot for different forest functions and generate a cluster map of forest health status in other forest functions. This study was on three types of forest based on their functions: conservation forest, production forest, and protection in Lampung Province. The method used is the Forest Health Monitoring (FHM). Method to determine the health of forests using indicators of vitality, productivity, and biodiversity and using Web-GIS to create a map of the distribution of cluster plots. The sample plot used is in the form of cluster plots, with the number of each forest function is divided into 3 clusters whose status is categorized as good, moderate, and bad. Based on the research, it was found that the protected forest cluster 1 had bad health status, cluster 2 was good, and cluster 3 was moderate. The overall health condition of the production function is bad, and the forest health status of the conservation forest function is all good. The current distribution map of the forest's sanitary conditions for the three localities helps guide management decisions to be made soon. The conclusion obtained from this study is that existing forest functions influence forest health status because forest management is adjusted to forest functions so that each function has a different status of forest health conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».