MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123711896 · doi:10.31315/jmel.v4i2.3670

Pengelolaan Mata Air Karst Sebagai Sumber Air Domestik Di Dusun Duwet, Desa Purwodadi, Kecamatan Tepus, Gunung Kidul, D.I. Yogyakarta

2021· article· id· W3123711896 sur OpenAlexaff
Mufi Bustomi Anam, Sari Bahagiarti Kusumayudha, Andi Renata Ade Yudono

Notice bibliographique

RevueJurnal Mineral Energi dan Lingkungan · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEnvironmental Engineering and Cultural Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAKAir merupakan salah satu kebutuhan pokok bagi kehidupan manusia. Dusun Duwet, Desa Purwodadi termasuk kawasan bentang alam karst yang memiliki tingkat kelangkaan air tinggi. Pada daerah tersebut terdapat tiga mata air yang mengalir sepanjang tahun, namun pada musim kemarau debit mata air mengalami penurunan kuantitas. Tujuan penelitian ini yaitu menyusun cara pengelolaan mata air pada daerah karst untuk digunakan sebagai sumber air domestik. Metode penelitian yang digunakan yaitu survei dan pemetaan lapangan, matematis dengan menghitung debit mata air dan volume bak penampung, evaluasi, dan wawancara. Karakteristik mata air yang dikaji meliputi sebaran dan tipe mata air berdasarkan debit. Potensi mata air diketahui dari kuantitas dan kualitas air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga mata air termasuk tipe perlapisan/kontak dengan sifat pengaliran menahun (perenial springs). Berdasarkan kelas debit mata air Kaliwonosari dan Kaliduren termasuk kelas sedang, sedangkan Luweng Nglibeng termasuk kelas tinggi. Secara umum kualitas air pada ketiga mata air baik untuk digunakan keperluan domestik sehari-hari. Pengelolaan mata air dilakukan secara teknik dengan pembuatan teras bangku dan sarana Perlindungan Mata Air (PMA) dengan pendekatan berbasis masyarakat dan pemerintah. Kata kunci: mata air, karst, karakteristik, potensi, konservasi

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,008

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Mineral Energi dan LingkunganMême sujetEnvironmental Engineering and Cultural StudiesTravaux en français237 207