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Enregistrement W2922962200 · doi:10.36456/waktu.v14i1.102

PENGEMBANGAN POTENSI EKONOMI DI PULAU ADONARA KABUPATEN FLORES TIMUR BERDASARKAN DISTRIBUSI ARUS BARANG

2016· article· id· W2922962200 sur OpenAlexaff
Agustinus Manek, Anak Agung Sagung Alit Widyastuty

Notice bibliographique

RevueWaktu · 2016
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural scienceMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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