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Enregistrement W4281737572 · doi:10.18280/ijsdp.170306

Can the Implementation of Conservation Village Increase the Environmental Support in Forest Management in Bukit Barisan Selatan National Park, Lampung, Indonesia?

2022· article· en· W4281737572 sur OpenAlexvenueno aff
Noverman Duadji, Novita Tresiana, Aling Mai Linda Sari Putri, Melya Riniarti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAgricultural and Environmental Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational parkDeskGovernment (linguistics)BusinessForest managementEnvironmental resource managementFocus groupEnvironmental planningPolitical scienceMarketingGeographyForestryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the success of implementing a conservation village in obtaining environmental support in forest management in the Bukit Barisan National Park. This research uses a qualitative case study method, reinforced by a desk review of relevant research literature. Interviews and focus group discussions were conducted to gain a deeper understanding of how successful policy implementation was Conservation Village in economic and conservation-based community empowerment in the TNBBS area. The success of policy implementation is reviewed by analysis of marketing policies and further analysis using a matrix of environmental reactions to policy implementation. The study results indicate that marketing policies in terms of policy acceptance and adoption have failed/successful and in terms of strategic readiness, successful with the establishment of a conservation task force tasked with managing and monitoring forest products and implementing this conservation village agreement. The community is an important part of the policy. The village government fully supports being the implementer of the policy. It is manifested in the form of providing access and facilities and for NGOs to provide full support through the provision of budgetary resources and facilitators for training and counseling related to building awareness to save forests.

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)0,002
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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