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Enregistrement W4388200503 · doi:10.29244/jppt.v7i1.43827

Nilai ketersediaan jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai

2023· article· id· W4388200503 sur OpenAlexaff
Muhammad Nur Arkham, Tyas Dita Pramesthy, Rangga Bayu Kusuma Haris, Perdana Putra Kelana, Djunaidi Djunaidi

Notice bibliographique

RevueTropical Fisheries Management Journal · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMangroveForestryGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai mempunyai nilai ketersediaan terhadap barang dan jasa yang dimanfaatkan oleh masyarakat disektar. Tujuan dari penelitian adalah untuk menilai keseimbangan jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai. Metode pengambilan data dalam penelitian yaitu metode survey dan wawancara dengan bantuan kuesioner, selain itu juga dilakukan kajian literatur dan diskusi dengan para pakar ekosistem mangrove. Analisis data menggunakan identifikasi jasa ekosistem mangrove dengan pendekatan diagram tulang ikan dan penilaian matriks ketersediaan jasa ekosistem menggunakan model bukhard. Hasil penelitian menyebutkan bahwa sebagian besar masyarakat pesisir Kota Dumai mendapatkan manfaat dari keberadaan ekosistem mangrove terhadap jasa penyedia dan jasa pengaturan. Jasa penyedia yang paling besar diberikan oleh ekosistem mangrove adalah menyediakan sumberdaya ikan dan crustasea seperti udang dan kepiting, sedangkan untuk jasa pengaturan terbesar yang bermanfaat adalah sebagai penahan abrasi dan pengurangan banjir ROB. Hasil penilaian ketersediaan jasa ekosistem mangrove menunjukkan bahwa secara umumnya permintaan jasa ekosistem mangrove melebihi suplai/kapasitas jasa ekosistem mangrove (nilai negatif) terutama pemukiman, industri, resort dan hotel, dan rumah makan. Nilai tersebut menyebutkan bahwa potensi dari ekosistem mangrove telah dimanfaatkan melebihi batas, sehingga diperlukan pengelolaan secara berkelanjutan dalam pemanfaatan ekosistem mangrove.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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