PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DI SEKITAR AREA PANAM KOTA PEKANBARU
Notice bibliographique
Résumé
Lahan memiliki peranan penting dan menjadi faktor utama untuk merealisasikan pembangunan fisik dan akan mengalami perubahan dari waktu ke waktu sesuai jenis penggunaannya. Salah satu kecamatan di kota Pekanbaru yang mengalami perubahan penggunaan lahan adalah kecamatan Tampan atau Panam. Menurut RTRW Pekanbaru tahun 2012 wilayah pengembangan Panam berkembang ke arah pusat kegiatan pendidikan tinggi, kawasan permukiman, pusat kegiatan industri kecil, perkantoran, pemerintahan dan perdagangan. Untuk mengetahui perubahan penggunaan lahan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dengan menggunakan metode penelitian deskriptif kualitatif dengan mendeskripsikan proses dan kejadian yang sesungguhnya. Pengambilan data menggunakan teknik observasi lapangan, dokumentasi, dan studi literatur. Pada RTRW kota Pekanbaru tahun 2007 penggunaan lahan area Panam terbagi kedalam kawasan permukiman, kawasan pendidikan tinggi, serta kawasan perlindungan. Dalam kurun waktu 5 (lima) tahun pada tahun 2012 penggunaan lahan area panam berubah drastis menjadi kawasan permukiman yang semakin padat, kawasan pendidikan tinggi, kawasan perdagangan dan jasa, kawasan pelayanan umum kesehatan, dan kawasan pelayanan umum olahraga. Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan lahan tersebut adalah topografi, penduduk, nilai lahan, aksesibilitas, sarana dan prasarana, dan daya dukung lingkungan. Perubahan penggunaan lahan di area Panam yang drastis dalam beberapa tahun terakhir membuat area tersebut berkembang pesat. Perubahan penggunaan lahan di area Panam tersebut masih sesuai dengan RTRW kota Pekanbaru, pemerintah diharapkan dapat memberikan kebijakan yang tepat untuk menjaga daya dukung lingkungan di area Panam.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».