Perspektif Pengembangan Jaringan Transportasi Dalam Mendukung Kek Barru Sulawesi Selatan
Notice bibliographique
Résumé
Kabupaten Barru sebagai 'Pusat Titik Tangkap' kornoditi di Sulawesi Selatan. Dengan adanya rencanaKEK Barru diharapkan dapat mendukung pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Selatan melaluipengembangan simpul-simpul strategis jaringan transportasi jalan, penyeberangan dan laut. Tujuanpenelitian ini menentukan sektor basis dan komoditas unggulan dari hinterland KEK Barru serta mengetahuikondisi jaringan prasarana transportasi dalam mendukung rencana KEK Barru di Sulawesi Sela tan. Penelitianini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif. Metode analisis adalah Location Quotient (LQ) dan analisisjaringan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor basis berupa perikanan (komoditas hasil laut),peternakan (komoditas sapi dan unggas) dan pertanian (padi). Pengembangan jaringan prasaranatransportasi dalam mendukung rencana KEK Barru adalah jaringan transportasi jalan, transportasi lautdan udara. Pelabuhan Makassar sebagai pintu gerbang utama bagi Kawasan Timur Indonesia (KTI), untukmendukung menjadi Greater Port of Makassar, maka Pelabuhan Garongkong yang terletak di KEK Barru ijuga ikut dikembangkan guna mendukung fungsi pelabuhan sebagai pengembangan terminal curah nonpakan. Lokasi KEK Barru yang terletak dekat dengan Bandara Intemasional Sultan Hasanuddin juga sangatmendukung kelancaran akses distribusi komoditi yang tidak dapat dilayani rnelalui transportasi laut.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,038 | 0,006 |
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 ».