Enhancing Community Understanding of Forest and Land Fire Prevention and Management through Socialization Activities in Musi Banyuasin Regency
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».