Studi Dan Evaluasi Operasional Pelayaran Perintis Di Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Pelayanan transportasi keperintisan adalah sebagai unsur pendorong (promoting) menyediakan jasa transportasi yang efektif untuk menghubungkan daerah terisolasi dengan daerah berkembang yang berada di luar wilayahnya dan/atau luar negeri, sehingga terjadi pertumbuhan perekonomian yang sinergis. Selain itu, pelayanan kapal perintis tersebut diselenggarakan untuk mewujudkan fokus kerja Kementerian Perhubungan yaitu peningkatan keselamatan dan keamanan, peningkatan kualitas pelayanan, dan peningkatan kapasitas. Berdasarkan hasil analisis disparitas yang cukup tinggi terjadi di wilayah timur Indonesia antara lain di Tanah Bumbu, Kepulauan Anambas, Natuna, Tanjung Pinang, Bima, Ambon, Kepuluauan Aru, Maluku Barat Daya, Seram Bagian Barat, Tual, Halmahera Barat, Halmahera Selatan, Halmahera Tengah, Halmahera Timur, Halmahera Utara, Kepulauan Sula, Pulau Morotai, Pulau Taliabu, Ternate, Asmat, Boven Digul, Mappi, Merauke, dan Mimika. Disparitas tertinggi yaitu sebesar 114% terjadi pada tahun 2017 untuk bahan pokok di wilayah Maluku, tepatnya di Kepulauan Aru, Maluku Barat Daya, dan Tual. Dari sampel trayek yang diamati didapat bahwa rata-rata passenger factor untuk setiap voyage berada di rentang 1% hingga 13% saja dengan tingkat keterisian penumpang maksimum pada satu voyage sebesar 45.5%. Sementara, rata-rata load factor untuk setiap voyage berada di rentang 0.2% hingga 28% dengan tingkat keterisian barang maksimum pada satu voyage sebesar 103.5%. Berdasarkan identifikasi konektivitas antara trayek angkutan laut perintis dengan simpul pelabuhan tol laut, tampak bahwa masih ada ketimpangan konektivitas antara jaringan angkutan laut perintis dengan simpul pelabuhan tol laut. Konektivitas simpul pelabuhan tol laut dengan angkutan laut perintis paling tinggi ada di Pelabuhan Saumlaki, dengan 16 trayek terkoneksi dengan pelabuhan ini.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».