Spatial Distribution of Dryland Forest on Water Availability in Kumaligon Watershed Central Sulawesi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Kumaligon Watershed in Buol Regency, Central Sulawesi Province is located in a groundwater basin with an area of 1,488.77Ha.The region consists of karst hills and dryland forest cover with high water demand.This watershed is the main source of water for the community in fulfilling the needs of clean water, agriculture and tourism, so this research is important to do.Therefore, this study aims to determine the spatial distribution effect of dryland forest area on water availability in the Kumaligon Watershed.A spatialmeteorological method was used with an analytical approach to determine the distribution, while the Thornthwaite-Mather water balance analysis assessed the water availability.The result showed that dryland forest is concentrated in the upstream region of the karst hills with an area of 1,082.43Ha and water availability of 4,332.34m 3 /year.By comparing the water demand in 2021, namely, 1,218.75m 3 /year, a criticality index of 0.28 was obtained, which indicates that the condition of the region was not critical.Based on these findings, the dryland forests in the region are expected to still have an adequate supply of water in the next 25 years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».