MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310870358 · doi:10.18280/ijsdp.170712

Government Collaboration in Peat Ecosystem Governance in Meranti Islands Regency, Riau Province-Indonesia

2022· article· en· W4310870358 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Yusri, Tito Handoko, Mohammad Yohamzy Tiyas Tinov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAgricultural and Environmental Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Riau
Mots-clésPeatGovernment (linguistics)Corporate governanceStakeholderBusinessEnvironmental resource managementPrivate sectorEcosystemQualitative researchEnvironmental planningEcologyEconomic growthEconomicsPolitical sciencePublic relationsGeographySociologyFinanceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study intends to find out how the government collaborates in managing peat ecosystems in the Meranti Islands Regency. This study uses a qualitative methodology and data analysis approach using Nvivo 12 Plus software. The findings of this study indicate that collaboration between the government and stakeholders has resulted in progress on peat restoration in the Meranti Islands Regency because the number of forests and land fires in the Meranti Islands Regency tends to decrease due to this collaboration. Nevertheless, there are still some obstacles to the cooperation, especially the cooperation between actors which is still inadequate because it has not fully involved the private sector. This research contributes in the form of recommendations for improving peat ecosystem governance by increasing the participation of private entities. This study also proposes that further research can comprehensively map the involvement of each stakeholder in the management of peat ecosystems in the Meranti Islands Regency.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sustainable Development and PlanningMême sujetAgricultural and Environmental ManagementTravaux en français237 207