ANALISIS AKSESIBILITAS TRANSPORTASI INTERNAL & EKSTERNAL KABUPATEN MERAUKE SEBAGAI SALAH SATU WILAYAH PERBATASAN NKRI – PNG
Notice bibliographique
Résumé
Cita-cita menuju kesejahteraan bangsa yang dibebankan pada wilayah Kabupaten Merauke sebagai satu kesatuan wilayah koridor ekonomi Papua – Kep. Maluku adalah sangat berat tetapi harus dilaksanakan. Untuk mencapai cita-cita MP3EI 2011-2025, maka dibutuhkan informasi yang sifatnya mendasar dan terukur terkait sejauh mana kemampuan lokal merauke melayani aksesibilitas penduduknya dalam melakukan aktifitas sosial ekonominya. Penelitian ini bertujan untuk mengukur variasi aksesibilitas fisik internal Merauke dan eksternalnya, dengan melakukan observasi, survey, dan wawancara serta dilakukan analisa pemetaan dan persamaan Hansen. Nilai aksesibilitas internal urutan pertama adalah Distrik Merauke, kedua Tanah Miring, ketiga Semangga. Kelompok tertinggi ini posisinya sebagai pusat ibukota kabupaten dan sekitarnya. Menyusul urutan ke empat adalah distrik Kurik. Secara terpisah Distrik Kurik membentuk pusat kegiatan di sebelah barat utara kota Merauke. Distrik aksesibilitas terendah adalah Distrik Waan, Kaptel, Ilwayab, Tubang, dan Tabonji. Jangkauan akses eksternal 31 kabupapten meliputi: Mappi, Asmat, Bovendigoel , Jayapura, Sorong, Makassar, Jakarta, Ambon, Yogyakarta, Mimika, Kaimana, Tual, Morotai, Fak-Fak, Manggarai Barat, Cirebon, Semarang, Kota Waringin Timur, Tanah Bumbu, Bima, Flores Timur, Kupang, Alor, Maluku Tenggara Barat, Kepulauan Aru, Maluku Tengah, Badung. 31 kabupaten terkoneksi dalam 17 wilayah provinsi berikut : Papua, Papua Barat, Sulawesi selatan, Jawa timur, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Sulawesi Tenggara, Maluku, Maluku Utara, NTT, Jawa Barat, Jawa Tengah, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, NTB, Bali. 17 propinsi berada pada 8 lingkup kepulauan sebagai berikut : Papua, Sulawesi, Jawa, Maluku, Kalimantan, Halmahera, Sunda Kecil, Banda.
 Kata Kunci : Aksesibilitas, Transportasi, Wilayah, Distrik, Merauke, Papua
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».