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Enregistrement W4406026324 · doi:10.47030/administrasita.v15i2.815

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2024· article· en· W4406026324 sur OpenAlexaff
Hatifa

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Administrasita · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Research and Practices
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSustainabilityNatural resourceAgricultureIndonesianIndex (typography)Natural resource economicsGreen growthIncentiveProduct (mathematics)LivelihoodSustainable developmentEnvironmental resource managementEnvironmental planningEconomicsGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Sulawesi Province, with the commitment and collaboration of the parties, needs to optimize further the transformation towards green industrial growth for the management of natural resources that ensure environmental sustainability and equal livelihoods for all levels of society. The Green Industry Index is a benchmark to evaluate the achievements and effectiveness of the transformation of Indonesian Industry towards a green Industry. The main principle of Green Industry is to create high industrial growth, along with encouraging social welfare and maintaining industrial quality and environmental carrying capacity. The Green Economy Index (GEI) or the Indonesian Green Industry Index consists of 15 indicators covering three pillars: Industrial, social and environmental. The policies that need to be in place implemented in the implementation of green industry in South Sulawesi are controlling land conversion through increasing the capacity of farmers by implementing climate change agriculture technology or climate-smart agriculture. Providing environmental services in the form of assistance or incentives for farmers who cultivate plants by maintaining the sustainability of the carrying capacity of their land or who contribute to improving environmental quality. Development of downstream natural resources using technology that does not harm the environment or surrounding communities and can provide high-added product value for farmers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,256 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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