ANALISIS LAHAN KRITIS KECAMATAN BOGOR TIMUR, KOTA BOGOR, JAWA BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Untuk menuju kota berkelanjutan, maka perlu upaya rehabilitasi lahan kritis menjadi lebih hijau dan bermanfaat bagi warga sekitar. Kota Bogor sendiri ditetapkan sebagai kawasan hulu, dan menjadi penyangga kawasan ibukota dan kota-kota di bawahnya, sebagai daerah resapan air, dan daerah konservasi menurut Peraturan Presiden tahun 2008 tentang Penataan Ruang Kawasan Jabodetabekpunjur. Sebelum adanya pelaksanaan penanggulangan lahan kritis, maka perlu ada upaya identifikasi lahan kritis yang berada di Kota Bogor, terutama di Kecamatan Bogor Timur. Metodologi penentuan lahan kritis berdasarkan Peraturan Menteri Kehutanan Nomor. P.32/Menhut-II/2009 tentang Tata Cara Penyusunan Rencana Teknik Rehabilitasi Hutan dan Lahan Daerah Daerah Aliran Sungai (RTKRHL-DAS). Berdasarkan hasil penelitian, kategori kawasan budidaya untuk pertanian didapatkan luasan lahan kritis yaitu 98,21 ha dan luas lahan agak kritis 111,2 ha; dan kategori kawasan lindung didapatkan luasan lahan sangat kritis yaitu 7,99 ha, kritis seluas 18,94 ha, dan luas lahan agak kritis 3,2 ha. Nilai dukungan apek sosial ekonomi yakni 11,06 yang berarti kurang.Kata Kunci : Lahan Kritis, Bogor Timur
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».