Water and Sustainable Development: Implementation and Impact of Eco-Enzyme Flushing Program in Green Universities
Notice bibliographique
Résumé
Water is one of the essential needs for all living things, and it is crucial to maintain its quality, especially in water bodies near campuses.These water bodies are often utilized by people around the campus and may connect with other water sources.However, due to the high water consumption on campus by students, faculty members, and local communities, the water quality around campus needs to be considered.Meanwhile, eco-enzyme is an affordable product that can help sustain and improve water quality.Therefore, this study examines the implementation and impacts of an eco-enzyme flushing program in Indonesian green universities.Qualitative methods were employed in this study by analyzing experts' speeches from a YouTube video of the eco-enzyme festival attended by 22 universities simultaneously through thematic coding.The program's implementation involves cooperation between campuses and the surrounding communities, believing it can improve water quality, a heightened sense of environmental responsibility, and collaboration between various institutions to achieve sustainable development.Experts from green universities argue that this program's benefits extend to the environment and functional products, primarily for agriculture.One tangible benefit of this program is that the lake around the university has better water quality for use by the local community.Moreover, this program offers a longterm solution in line with principles of environmental preservation, social equity, and economic viability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».