PENGEMBANGAN POTENSI EKONOMI DI PULAU ADONARA KABUPATEN FLORES TIMUR BERDASARKAN DISTRIBUSI ARUS BARANG
Notice bibliographique
Résumé
Pulau Adonara merupakan salah satu pulau yang ada di Wilayah Kepulauan Kabupaten Flores Timur. Pulau Adonara terkenal dengan budaya daerahnya dan kaya akan potensi alam yang di miliki, namun belum dikelola dan dikembangkan secara optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk Pengembangan Potensi unggulan, Pergerakan Distribusi Arus Barang Masuk dan Keluar serta Strategi Pengembangan di Pulau Adonara Kabupaten Flores Timur. Penelitian ini menggunakan metode analisa Deskriptif Kuantitatif dan Kualitatif. Teknik analisis yang digunakanadalah analisis Location Question (LQ) untuk mengetahui potensi unggulan di Pulau Adonara,distribusi frekuensi untuk mengetahui barang yang masuk dan keluar dan analisis SWOT danSTTEP untuk menentukan Strategi Pengembangan Potensi Ekonomi. Hasil penelitian menunjukanbahwa Pulau Adonara memiliki sektor basis dibidang pertanian dengan sub sektor pertanian kebundan pertanian bahan makanan. Distribusi barang yang ada di Pulau Adonara lebih dominan di ekspor (asam, pertanian kebun, ikan ke Wilayah Jawa, Makasar, Maluku Utara, Ambon, Kefa, Lembata, Button dan Lombok ) dari pada untuk impor. Pengembangan potensi ekonomi dapat dilakukan dengan cara meningkatkan sumberdaya manusia, sehingga masyarakat lebih siap menghadapi teknologi, mengembangkan potensi yang ada, kesadaran terhadap pemanfaatan lahan dan lingkungan, serta kesiapan untuk bekerjasama dengan pihak pemerintah maupun swasta untuk mengembangkan potensi ekonomi.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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; 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 ».