The Impact of Deforestation on Sustainable Development Goals Regulations: An Empirical Studies on Tawangmangu
Notice bibliographique
Résumé
Deforestation represents a permanent transition from forested to non-forested areas, primarily driven by human activities.Such significant land conversion has occurred along the Tawangmangu alternative road for the development of ecotourism.In 2015, the United Nations officially endorsed the Sustainable Development Goals (SDGs) Agenda, comprising 17 Goals and 169 Targets, expected to be achieved by 2030.In Indonesia, the SDGs were ratified in Presidential Regulation Number 59 of 2017 regarding the Implementation of Achieving SDGs.This research employs a qualitative method, examining the rate of conversion from forest to buildings along the Tawangmangu alternative road and using legal protection theory to understand steps to prevent deforestation.The Tawangmangu District Government should apply both preventive and repressive protections, including socialization about the SDGs and warnings about the importance of a Building Permit (IMB), as well as imposing administrative sanctions against law-violating buildings.Although this study contributes significantly to the SDGs field, its major limitation is the small-scale sample, particularly along the Tawangmangu alternative road.Future research could address this by expanding the sample size and further exploring the benefits of SDGs implementation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».