Overcoming Degradation and Increasing the Value of Peatland Benefits Through the Cultivation of Pineapple in Riau Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Peatland restoration can be done by re-greening, but it takes a long time.Therefore, planting more productive and short-lived crops on burnt peatlands could be a good alternative solution.Restoration of damaged peatlands can be done by cultivating pineapples by applying good agricultural practices.The results of the research we conducted in Riau Province using a gap analysis showed that most farmers in Riau Province had implemented good pineapple cultivation methods from the aspects of seed selection, land preparation, planting and harvesting.However, the application of good agricultural practices is still weak from the aspect of plant maintenance, including fertilizing, weeding, thinning and watering.The lack of knowledge of good pineapple cultivation techniques and limited capital on the one hand, the high price of fertilizer on the other hand means that the maintenance of pineapple plants cannot be carried out optimally.Based on the results of the income analysis, it can be said that the income derived from pineapple farming is greater than that of oil palm farming carried out by independent smallholders on peatlands.Through training, capital assistance, and continuous assistance, it is believed that it will provide optimal results so that it can overcome, at least reduce, the problem of degradation and increase the beneficial value of peatlands.Further research is planned to obtain a more comprehensive and accurate description of the potential commodities to be developed on peatlands.In 2023 the focus will be on coconut and sago commodities, and in 2024 the focus will be on palm oil and rubber commodities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».