ANALISIS DAYA DUKUNG LAHAN BERDASARKAN KEBUTUHAN DAN KETERSEDIAAN LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN GORONTALO UTARA
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study are: To study and analyze the availability of land in North Gorontalo District, Assessing and analyzing land requirements in North Gorontalo District, Analyzing and evaluating Carrying Capacity Ratio of agricultural land in North Gorontalo Regency. The research method is qualitative which is analyzed descriptively quantitative. The study was conducted covering 11 districts in North Gorontalo Regency. The data used in this study are primary data and secondary data, Data collection was obtained through direct observation at the research location and through literature studies from various trusted sources or related institutions namely the Central Statistics Agency of North Gorontalo Regency 2018, and the Department of Agriculture, Horticulture Plantation, North Gorontalo District 2018. The method for calculating the carrying capacity of land uses the method of analysis in accordance with Regulation of the Minister of Environment No. 17 of 2009. The results showed the availability of land (SL) of North Gorontalo Regency was 59,235,467 Ha, and the land requirement (DL) was 46,893,556 Ha. the value of land availability is greater than the need for land SL ˃ DL, carrying capacity for district level is categorized as surplus. Carrying capacity of agricultural land (CCR) in North Gorontalo District is obtained less than one or CCR <1 that is 0.36, the assumption is that the carrying capacity of agricultural land is deficit. Policy implications for the North Gorontalo District Government should emphasize sustainable agricultural development policies through intensification, extensification and revitalization programs, so that the carrying capacity of agricultural land can be increased in realizing self-reliance and sustainable regional food security.*eprm*
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».