NHỮNG ĐỊNH HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP PHỤC HỒI RỪNG NGẬP PHÈN TẠI TỈNH CÀ MAU
Notice bibliographique
Résumé
Tỉnh Cà Mau cũ (trước sáp nhập) có tổng diện tích đất lâm nghiệp ngập phèn là 45.109,27 ha, trong đó diện tích đất có rừng là 38.028,09 ha, diện tích đất chưa có rừng là 7.081,18 ha. Rừng và đất lâm nghiệp ngập phèn ở tỉnh Cà Mau phân bố chủ yếu ở 2 huyện Trần Văn Thời và huyện U Minh. Toàn bộ rừng ngập phèn Cà Mau là rừng ngập phèn nội địa, phân bố trên đất than bùn - đất phèn ở sâu trong đất liền, chịu ảnh hưởng của mưa, khô hạn và thủy văn kênh rạch nội đồng. Rừng ngập phèn ở Cà Mau đang bị suy thoái ở các mức độ khác nhau do việc tích trữ nước để phòng cháy quá cao trong thời gian dài và các biện pháp canh thức chưa hợp lý cũng như tác động của con người. Trong thời gian qua, Cà Mau đã có nhiều nỗ lực trong phục hồi rừng ngập phèn, 5 nhóm giải pháp đã được ghi nhận là: i) Phục hồi rừng bằng biện pháp khoanh nuôi kết hợp xúc tiến tái sinh tự nhiên; ii) Trồng rừng thuần loài Tràm cừ; iii) Mô hình nông - lâm - thủy sản kết hợp; iv) Phục hồi rừng tràm gắn phát triển du lịch sinh thái; và v) Cải tạo rừng tràm kém chất lượng. Các giải pháp phục hồi rừng ngập phèn ở Cà Mau được đề xuất bao gồm 4 nhóm giải pháp là: i) Nhóm giải pháp về kỹ thuật phục hồi; ii) Nhóm giải pháp về quản lý và giám sát; iii) Nhóm giải pháp về kinh tế - xã hội; và iv) Nhóm giải pháp về chính sách và khoa học - công nghệ.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».