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Enregistrement W4310480226 · doi:10.20886/jakk.2022.19.2.101-116

Status Keberlanjutan Pengelolaan Das Mandar Di Sulawesi Barat, Indonesia

2022· article· ca· W4310480226 sur OpenAlexfundno aff
Ritabulan Ritabulan, Rosmaeni Rosmaeni, Nurmaranti Alim

Notice bibliographique

RevueJurnal Analisis Kebijakan Kehutanan · 2022
Typearticle
Langueca
DomaineEngineering
ThématiqueWetland Management and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas HasanuddinUniversity of British Columbia
Mots-clésSustainabilityWatershedBusinessDescriptive statisticsEnvironmental resource managementEcologyComputer scienceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mandar River is an important cultural entity for the Mandar community in West Sulawesi, in fact, faces threats such as floods and landslides. To support the government's efforts in achieving the Sustainable Development Goals (SDGs), the management of Mandar Watershed needs to integrate the ecological, economic, social, institutional, and technological dimensions. This study aims to: (1) measure the status of the sustainability of the Mandar Watershed; and (2) identify the factors that influence the sustainability of the Mandar watershed management. This research used the method of observation, interviews, documentation study, and literature review. Data analysis used a descriptive analysis approach and Multidimensional Scaling (MDS) analysis with analysis tools suc as rapfish / rapDASMandar. The results showed that the sustainability status of watershed management in the ecological dimension was quite sustainable; on the social and institutional dimensions, it is categorized as less sustainable; and in the economic and technological dimensions, the upstream and middle Mandar sub-watersheds are categorized as less sustainable. The multidimensional sustainability status of Mandar watershed management is categorized as less sustainable. There are 13 factors that need attention to improve the sustainability status of Mandar watershed management, especially in the technological, institutional, and social dimensions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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