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Enregistrement W4320917071 · doi:10.18280/ijsdp.180110

Geospatial Modeling of Environmental Carrying Capacity for Sustainable Agriculture Using GIS

2023· article· en· W4320917071 sur OpenAlexvenueno aff
Dedy Miswar, Agus Suyatna, Wan Abbas Zakaria, Endro Prasetyo Wahono, Yazid Saleh, Suhendro Suhendro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Lampung
Mots-clésGeospatial analysisGeographic information systemEnvironmental planningEnvironmental resource managementAgricultureGIS applicationsEnvironmental scienceCarrying capacityGeographyRemote sensingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to create a thematic spatial model of environmental carrying capacity for sustainable agriculture.The model was made with interpretation, surveys, and scoring an index for each modeling unit as the maximum level of resource for all ecosystem services using a GIS.The data analysis was carried out descriptively with an environmental approach for each unit in the entire region based on the results of ecoregion and land cover overlays.The results are in the form of thematic spatial models, environmental carrying capacity, and sustainable agriculture for each data used including the activity center model.Based on the results of this study, the future implications for the environmental carrying capacity model can be the basis for making RTRW, therefore this research can be used as one of the guidelines in making policies for an area, especially related to planning that is used as strategic land for regional development planning.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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