Optimization of settlement land use through carbon footprint approach in The North Balikpapan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Limited land in the downtown area as well as the increasing amount of new activities centre causes residential development leads to North Balikpapan. This area is an urban fringe with vast protected forests as buffer zone and catchment area for the city and surrounding area. Land conversion in this area will increase hazard risk of inundation, water quality decrease and increased CO2 emissions. Therefore, development should be maintained environmental stability. One of the rights applicated approach is carbon footprint that is capable to measure the balance between production and absorption needs of CO2 emissions. To find the optimal land allocation, we used carbon footprint calculation from the household activities, identify the factors of settlement growth, and use Linear Programming analysis. Analysis’ results show that settlement activities in North Balikpapan produce 108.362,4 tCO2/year or equivalent with 618,50 Ha green space. Meanwhile, the development of settlement in North Balikpapan is affected by social demographic, developer initiative, environmental condition, public facilities availability, economical structure, and policy factors. According to those factors, optimal allocation of settlement area in North Balikpapan is only about 4,510.01 Ha. With that condition, it still able to absorb CO2 emissions from inside or outside the area around 2.751 tCO2/year.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».