ANALISIS BENTUKLAHAN SEBAGAI LANDASAN TERWUJUDNYA SUSTAINABLE COASTAL AREA DI INDONESIA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia merupakan negara maritim dengan ribuan gugusan kepulauan yang terbentang dari Pulau Sabang di ujung barat hingga Pulau Merauke di ujung timur. Wilayah pesisir menjadi kawasan strategis untuk menunjang pembangunan nasional ditinjau dari segi lokasinya maupun keunikan karakteristik di setiap pesisirnya. Ibu kota negara Jakarta dan beberapa kota metropolitan Indonesia juga terletak strategis di wilayah pesisir seperti Surabaya, Semarang, Bali, dan Makassar. Namun, limpahan potensi materiil dan non materiil tersebut menghadapi tantangan besar akibat letak Indonesia yang berada di jalur subduksi. Bencana seperti gempabumi, tsunami, dan banjir rob dapat datang sewaktu-waktu. Penelitian ini bertujuan mengetahui karakteristik bentuklahan pesisir di Indonesia, potensi sumberdaya dan ancaman bencana di setiap tipologi, dan yang terakhir mewujudkan manajemen kepesisiran berbasis sustainable coastal area berdasarkan tiga tujuan di atas. Data karakteristik pesisir diperoleh dengan survey lapangan, studi literature, dan interpretasi citra satelit GeoEye. Karakteristik bentuklahan mencakup morfologi, material, dan proses yang khas di setiap unitnya sehingga potensi sumberdaya dan ancaman bencananya pun juga tidak dapat disamakan tiap unitnya. Penelitian dilakukan di karakteristik pesisir yang dominan di Indonesia yaitu marine deposition coast, subaerial deposition coast, dan karst coast. Perbedaan karakteristik tersebut menjadikan perwujudan pengelolaan pesisir secara sustainable coastal dapat menjadi sebuah solusi, selain mengetahui karakteristik, potensi sumberdaya, dan ancaman bencananya hal yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan zonasi berdasarkan karakteristik bentuklahan dan peruntukan yang tepat untuk mewujudkan kawasan pesisir yang lestari.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 découle