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Enregistrement W4395465367 · doi:10.18280/ijdne.190220

Symbiosis in the Canopy: Unraveling the Evolution and Impact of Social Forestry in Lampung, Indonesia

2024· article· en· W4395465367 sur OpenAlexvenueno aff
Ari Nurlia, Edwin Martin, Hari Kaskoyo, Levina Augusta Geraldine Pieter, Maria Palmolina, Nur Arifatul Ulya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBadan Riset dan Inovasi Nasional
Mots-clésCanopyForestryAgroforestryGeographyBusinessBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review delves into the nuanced relationship between agriculture and forestry within the context of SF in Lampung Province, Indonesia.Over almost 50 years, the region has undergone a transformative journey, culminating in the 2016 SF initiative.This paper examines the symbiotic dynamics between agricultural and forestry interests, emphasizing the challenges and successes encountered in three generations of SF programs.SLR was chosen to be used as a method to produce a comprehensive and indepth review.The analysis explores the pivotal role of NGOs and international research institutions in influencing policy changes and shaping the success of community forest programs.The research underscores the economic benefits of SF areas and collective resilience to climate change.In three generations of SF, it has experienced a shift in focus from gaining recognition and legality from the government towards knowledge production and policy improvements.Incomplete tenure agendas and the economic intricacies of various agroforestry practices emerge as critical areas requiring attention.Empowering diverse groups requires deeper consideration.This comprehensive examination not only contributes valuable insights to Lampung and Indonesia but also enriches the global understanding of how the interwoven dynamics between agricultural and forestry interests influence the trajectory of SF initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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