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Enregistrement W4306961290 · doi:10.18280/ijsdp.170609

Assessment of Village and Community Forest Sustainability: Evidence from the Local Level

2022· article· en· W4306961290 sur OpenAlexvenueno aff
Ade Wahyu, Didik Suharjito, Dudung Darusman, Lailan Syaufina

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityForest managementBusinessEnvironmental resource managementSustainable forest managementForestryEcologyGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The implementation of social forestry, particularly at the local level, must ensure ecological, economic, and social sustainability. The sustainability level assessment from various Social Forestry of Perhutanan Sosial (PS) schemes is crucial to recognize, evaluate, and improve its implementation at the local level. Therefore, this study aims to assess the sustainability level and identify the lever indicators of the sustainability of Village Forest or Hutan Desa (HD) and Community Forest or Hutan Kemasyarakatan (HKm) management as the two largest schemes of PS. The Rapid Appraisal for Village and Community Forest (RapVCF) with Multidimensional Scaling (MDS) approach was developed to assess the sustainability of the three HD and HKm cases. The results revealed that HKm SB had the highest sustainability value compared to the three HD and two other HKm. HKm SB is considered relatively sustainable, with a sustainability value above 50 in ecological, economic, and social dimensions. In general, economic and social dimensions have a lower sustainability value compared to the ecological dimension. Some indicators play a pivotal role to the sustainability level of HD and HKm, namely conditions and changes in forest cover, the manageable area, market coverage, income for forest management, claims/mastery of working areas, and benefit distribution mechanisms. Evaluation and improvement of these indicators must be prioritized to increase the sustainability level of HD and HKm.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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