Arahan Peningkatan Keberlanjutan Hutan Kota di Kota Surabaya
Notice bibliographique
Résumé
Hutan Kota Surabaya merupakan salah satu ruang terbuka hijau yang belum sepenuhnya terkoordinir dengan baik dari segi sumber daya vegetasi, komunitas, dan pengelolaannya. Selain itu, luasan dan fungsi hutan kota di surabaya saat ini masih belum sesuai dengan kebutuhan dan Perda No. 15 tahun 2014 tentang Hutan kota. Tahapan penelitian ini diawali hasil content analysis adalah variabel yang berpengaruh yang terbagi dalam 3 faktor yakni sumberdaya vegetasi, komunitas dan pengelolaan. Selanjutnya, dilakukan penilaian tingkat keberlanjutan dengan menggunakan teknik skoring. Kemudian perumusan arahan peningkatan keberlanjutan hutan kota menggunakan analisis deskriptif komparatif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan hutan kota berkelanjutan tinggi (hutan kota Pakal, hutan kota Balasklumprik, hutan kota Sumurwelut, dan Kebun Binatang Surabaya) berfokus pada strategi koordinasi antar dinas, kerjasama industri hijau dan warga serta peraturan yang tegas. Sedangkan berkelanjutan sedang dan rendah (hutan kota Lempung, hutan kota Sambikerep, hutan kota Gununganyar, hutan kota Jeruk, hutan kota Penjaringan Sari dan hutan kota Prapen) berfokus pada penanaman secara intensif, pendanaan secara kreatif, pembangunan fasilitas dan perekrutan tenaga kerja sesuai dengan luasan hutan kota
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».