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Enregistrement W4310870217 · doi:10.18280/ijsdp.170729

Ecological Impacts and Socio-Legal Infrastructure as an Approach to Environmental Management in Ex-Mining Land Reclamation

2022· article· en· W4310870217 sur OpenAlexvenueno aff
Yuli Prasetyo Adhi, Iga Gangga Santi Dewi, Bambang Eko Turisno

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationReforestationSustainabilityEnvironmental planningEnvironmental resource managementLand restorationDeforestation (computer science)Context (archaeology)LivelihoodBusinessLand useLand-use planningAgricultureGeographyForestryAgroforestryCivil engineeringEnvironmental scienceEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining, along with plantations, is one of the main economic backbones of the Indonesian provinces of Kalimantan. The main concern of extractive economics is deforestation and environmental damage that threatens natural sustainability. Most of the previous research focused on the issue of environmental sustainability in the industrial context and regional spatial planning. To fill this void, this study originally aims to analyze how local wisdom is useful in managing ex-mining reclamation practices. This research was conducted in Margahayu, Kutai Kertanegara, East Kalimantan Province. The method used in this research is empirical legal research by adopting a data-based approach. The results show that ex-mining reclamation in Margahayu aims to restore the land use according to its function and is beneficial for agriculture and small-scale plantations. The findings underline that the participation of local communities is very useful in restoring the function of the ex-mining land, due to their interest in rehabilitating spatial planning and ecological supports that are useful for their livelihoods. In this context, this finding requires inclusion of local interest-based participation as an important social infrastructure in reforestation and mine land reclamation in Kalimantan.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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