PENGEMBANGAN KAWASAN INDUSTRI DALAM MEMAKSIMALKAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KOTA SEMARANG SUATU PERSPEKTIF KONSEP PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Notice bibliographique
Résumé
Di Kota Semarang terdapat 9 (sembilan) kawasan Industri tersebut adalah kawasan industry Wijayakusuma, Kawasan Industri Terboyo, Kawasan Industri Lamicitra Nusantara, dan Kawasan Industri Bukit Semarang Baru, Lingkungan industri Kecil Bugangan Baru, Kawasan Industri Guna Mekar Tambak Aji, Kawasan Industri Candi, Kawasan Industri Tugu, dan Kawasan Industri Sinar Centra Cipta. Tingkat okupansi sembilan kawasan industri seluas 1.029 hektare di kota itu mencapai 75%. Namun pada sisi lain persoalan yang kemudian mengemuka adalah masalah lingkungan hidup.Materi dan muatan yang terkandung dalam Peraturan Pemerintah No 24 Tahun 2009 tentang Kawasan Industri yang kemudian dijabarkan dalam Peraturan Daerah Pemerintah Kota Semarang No 14 tahun 2011 tentang Rencana Tata dan Ruang Wilayah telah baik. Namun yang perlu diperhatikan adalah bagaimana kemampuan pemerintah daerah saat ini untuk menjabarkan kebijakan tersebut di lapangan. Indicator adanya ketidak konsistenan tersebut adalah terdapat pembiaran atas pembuangan limbah pada beberapa lokasi kawasan industri.Selayaknya dengan pengembangan kawasan industri, pemerintah secara sadar menjadi dipermudah dalam melakukan pengontrolan apabila terjadinya penyimpangan. Namun jika pemerintah tidak serius dan hanya berorientasi keuntungan semata, maka akan dikhawatirkan menimbulkan problematika di kemudian hari yaitu persoalan dilema dan ketimpangan pembangunan yang utamanya diharapkan dapat dijalankan pada masa yang akan datang.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,011 |
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 ».