Strategic Planning for Sustainable Development Using Spatio-Temporal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a strategic planning framework for sustainable development through comprehensive spatio-temporal analysis, using Nusa Lembongan's mangrove ecosystem as a case study.The research implements an innovative methodological approach combining temporal satellite imagery analysis from 2014 to 2024 with systematic stakeholder feedback assessment to develop evidence-based sustainable development strategies.Longitudinal analysis using Landsat 8 OLI satellite imagery reveals significant development patterns, with NDVI calculations demonstrating sustained ecosystem resilience in 89% of the study area while identifying critical transition zones where development pressures have increased moderate NDVI values from 32 to 60 pixels.Strategic analysis of development impacts shows that 65% of environmental pressure concentrates in specific development nodes, particularly in areas of intensive infrastructure utilization.The research identifies three primary strategic focus areas through stakeholder feedback analysis: environmental resource management (156 documented concerns), infrastructure development impacts (122 cases), and sustainable resource utilization (134 instances).Integration of spatial data with stakeholder input enables the formulation of targeted development strategies, with particular emphasis on areas showing increased pressure, as evidenced by the emergence of low NDVI values in 5 pixels by 2024.The findings demonstrate the effectiveness of spatio-temporal analysis in strategic planning, providing quantifiable metrics for sustainable development decision-making while highlighting specific areas requiring immediate intervention.This research establishes a replicable framework for evidence-based strategic planning that balances development imperatives with environmental sustainability, offering practical insights for policymakers and development practitioners in similar contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».