ARAHAN DAN STRATEGI PENGEMBANGAN LAHAN SAWAH DI WILAYAH PESISIR PROVINSI KALIMANTAN BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Wilayah Pengembangan (WP) Pesisir merupakan sentra produksi beras bahkan penyuplai untuk tiga WP lainnya di Provinsi Kalimantan Barat. Pada tahun 2015, penduduk di WP Pesisir diperkirakan 2.29 juta jiwa. Bila terjadi konversi lahan basah 30,000 ha tahun-1 dan tanpa penambahan luas lahan baku sawah, ada indikasi berkurangnya suplai beras diluar WP Pesisir dan tahun 2016 bahkan mengalami defisit beras. Oleh karena itu, diperlukan arahan yang komprehensif dan strategi untuk pengembangan sawah sawah. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi lahan potensial, (2) menentukan keunggulan komparatif dan kompetitif, (3) menentukan tipologi lahan dan klaster, dan (4) menyusun arah secara spasial dan strategi untuk pengembangan sawah lahan basah di WP Pesisir. Hasil analisis spasial diperoleh luasan lahan potensial 411,950 ha untuk pengembangan padi sawah dari 5,664,580 ha luas total WP Pesisir. Berdasarkan analisis LQ dan SSA ada lima dari tujuh kabupaten/kota sebagai wilayah basis pertanian padi, sedangkan analisis tipologi membentuk tiga klaster wilayah. Keseluruhan hasil analisis menunjukkan bahwa Kabupaten Sambas dan Kabupaten Kubu Raya adalah Kabupaten yang paling besar luas lahan potensialnya disusul oleh Kota, merupakan wilayah basis unggulan dan aktivitas pertaniannya yang sudah berkembang sehingga paling diprioritaskan untuk pengembangan kawasan padi sawah.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».