Enhancing Community Understanding of Forest and Land Fire Prevention and Management through Socialization Activities in Musi Banyuasin Regency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forest and land fires are recurring environmental problems in Musi Banyuasin Regency, particularly in areas dominated by forest landscapes and peatlands. This community engagement activity aimed to enhance community understanding and awareness of forest and land fire prevention and management through an educational and participatory socialization approach. The activity was conducted in Muara Merang Village, Bayung Lencir Subdistrict, and Pangkalan Bulian Village, Batanghari Leko Subdistrict, involving 45 participants representing village governments, Fire Care Community groups, farmer and forest farmer groups, youth organizations, and women’s groups. The implementation stages included an initial assessment and site selection, coordination with village stakeholders, pre-test administration, delivery of conceptual and technical materials, participatory discussions, and evaluation through post-test. The results indicate that the community’s initial understanding of forest and land fires was relatively adequate, with an average pre-test score of 6.2, although the understanding remained partial. After the socialization activity, participants’ understanding increased significantly, as reflected by an average post-test score of 9.25. Participatory discussions further revealed community needs for institutional strengthening, more intensive training, adequate equipment support, and sustainable land management alternatives without burning practices. These findings highlight the importance of community-based approaches as an initial step in strengthening local preparedness and sustainable forest and land fire prevention at the village level.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle