The role of stakeholders and AI-based city forest management strategies in increasing public awareness of city forest ecosystem services and its implications for the success of the ecotourism program
Notice bibliographique
Résumé
Urban forest management has a strategic role in maintaining ecosystem balance and supporting the quality of life of urban communities. Urban forests provide various ecosystem services, such as providing clean air, temperature regulation, carbon storage, and being a habitat for biodiversity. In the midst of increasing urbanization and climate change, the existence of urban forests is increasingly important to support environmental sustainability. However, public awareness of the importance of urban forests and the ecosystem benefits they provide is often inadequate. This is a challenge in efforts to conserve and develop urban forests as an integral part of the urban environment. Palangkaraya City, Central Kalimantan, the Himba Kabui ecotourism program has been launched as an initiative to increase public awareness of urban forests and the ecosystem benefits, they provide. This research aims to analyze the role of stakeholders and artificial intelligence (AI)-based urban forest management strategies in improving public awareness of urban forest ecosystem services and their impact on the success of the Himba Kabui ecotourism program in Palangkaraya City, Central Kalimantan. Stakeholders involved include government, local communities, the private sector, and academia, each of which has an important role in the implementation and development of this program. The use of AI in urban forest management offers various innovations in monitoring, decision making, and conveying information to the public. This study found that the integration of AI technology was able to accelerate increasing public awareness of the importance of urban forests as providers of ecosystem services, such as providing clean air, climate regulation and biodiversity habitat. Additionally, this increased awareness contributes significantly to the success of the Himba Kabui ecotourism program, which aims to promote sustainable tourism and environmental conservation in the region. This research provides the implication that synergy between stakeholders and AI technology can become an effective and sustainable urban forest management model, which not only has a positive impact on the environment but also on the local economy through increasing tourism. It is hoped that these findings can become a reference for urban forest managers and policy makers in developing innovative and participatory environmental management strategies.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».