Community Participation in Utilizing Livestock Waste Biogas to Support Sustainable Energy Development
Notice bibliographique
Résumé
The development of livestock waste biogas technology as an alternative energy source can solve the problem of energy supply and solve the problem of livestock waste contamination to the environment. The utilization of biogas requires community participation, especially in filling and maintaining the digester. This study aims to analyze the level of community participation in biogas and analyze the factors that influence it. This research was conducted in Boyolali Regency, considering that the cattle population in this district is very high, namely 86,363 dairy cows and 86,988 beef cattle, so that the potential for biogas raw materials is high. Respondents of the study were 60 people who used livestock waste biogas. The research method used is descriptive quantitative, with survey data collection techniques, and the data were analyzed descriptively and multiple linear regression test. The results showed that community participation in biogas development began at the planning, implementation, or construction stages of biogas installations and the use of biogas as an energy source. The most significant community participation was at the consultation level (36%). The results of the multiple linear regression test obtained the value of the equation Y=1,835+0,092X1+0,083X2-0,006X3+0,078X4+0,024X5. The results of the F test show that the value of Fcount>Ftable (3.38 > 2.89) means that the variables of education, number of livestock, income, experience, and intensity of counseling together affect participation. In contrast, the results of the t-test show that the variable partially influences the participation number of livestock, income, and power of extension. This study concludes that the most significant community participation in the use of biogas is in consultation, and community participation can be increased through increasing the number of livestock as biogas raw material providers and assistance through counseling activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».