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Enregistrement W4401300782 · doi:10.61194/ijss.v5i3.1253

Cultivating Climate Solutions: Agroforestry’s Potentials and Roles in North Kalimantan’s REDD+ Program

2024· article· en· W4401300782 sur OpenAlexaff
Adi Sutrisno, Wahyu Agang, Tjahjo Tri Hartono, Mas Davino Sayaza

Notice bibliographique

RevueIlomata International Journal of Social Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroforestryClimate changeClimate change mitigationGeographyEnvironmental scienceForestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agroforestry in North Kalimantan offers a promising avenue for balancing community livelihoods with carbon sequestration, crucial for the REDD+ initiatives. This paper examines the potential of agroforestry in North Kalimantan to support the REDD+ program, addressing both environmental sustainability and socio-economic development. Through field observations and interviews across four regencies and one city in North Kalimantan province, various agroforestry practices were identified, including improved fallows, alley cropping, scattered trees on cropland, living fences, and silvofishery. Challenges such as cultivation practices, post-harvest processing, market access, and financing were also explored. Three potential agroforestry models were proposed to enhance carbon capture while promoting local economic resilience. The paper underscores the importance of further research and community involvement to refine and expand these agroforestry approaches, offering hope for both local prosperity and global carbon reduction efforts.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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