Tata Kelola Taman Hutan Raya Nipa-Nipa
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the physical condition of the environment, governance, supporting factors and limiting factors that affect the governance and direction of land use in Nipa-Nipa Forest Park (Tahura). The method used was a survey method with simple random sampling techniques and data collection techniques through documentation, interviews and surveys. Data analysis was performed using descriptive analysis and map overlay techniques.The results showed that the physical conditions of Nipa-Nipa Forest Park were unsuitable for residential and agricultural areas because its topography > 25 percent (steep) and it has high rainfall which causes erosion, landslides and floods. Types of land use by Nipa-Nipa community include harvesting (timber), gardening and settlement. Governance issues of Nipa-Nipa Forest Park include boundary management, area management planning employing the block division system with an active- participation approach based on local wisdom and environmental sustainability.Factors supporting the management of Nipa-Nipa Forest Park include the availability of water catchment areas, endemic flora and fauna, and natural tourist attractions. The limiting factor includes the geologically steep land, low level of public awareness and weak law enforcement. Concrete steps taken to promote justice and sustainable Nipa-Nipa community include provision of job opportunities, provision of support for micro bussiness, resettlement to safer and profitable areas, mentoring and provision of support for productive bussiness, and coaching and mentoring on agroforestry management.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».