The role of digital green accounting and environment performance on forest sustainable development goals: A case study on customary forest in Papu
Notice bibliographique
Résumé
Management of customary forests through green accounting is an important approach in efforts to achieve Sustainable Development Goals (SDGs). Customary forests, which constitute an important cultural and ecological heritage for local communities, are often threatened by unsustainable exploitation (deforestation) activities. Therefore, Green Accounting is a business concept that focuses on the efficiency and effectiveness of long-term resource use in integrating the customary forest environmental functions and providing social benefits. Therefore, the implementation of green accounting in customary forest management aims to measure and monitor the economic, social and environmental impacts of extractive activities on these forests. This research aims to analyze the relationship between digital green accounting variables on financial performance, environmental performance on sustainable development and digital green accounting towards sustainable development. This research method is quantitative causal which tests the relationship between several variables. The population of this research is indigenous community leaders and the sample of respondents for this research is 432 indigenous community leaders determined using a simple random sampling method. Data analysis for this research uses structural equation modelling (SEM) partial least squares (PLS) with data processing tools using SmartPLS 4.0 software. Research data was obtained by distributing online questionnaires using social media. The independent variables of this research are digital green accounting, environmental performance and the dependent variable is sustainable development. The stages of research data analysis are the outer model test including reliability and validity tests and the inner model test including termination tests and hypothesis tests. Based on the results of data analysis, it is concluded that digital green accounting has a positive and significant relationship to financial performance, environmental performance has a positive and significant relationship to sustainable development and digital green accounting has a positive and significant relationship to sustainable development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».