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Enregistrement W4283753962 · doi:10.18280/ijdne.170306

Utilization of a Web-Based Geographic Information System for Land Mapping and Some Its Overview: A Case Study in Sukabumi District, Indonesia

2022· article· en· W4283753962 sur OpenAlexvenueno aff
Muhamad Muslih, Nunik Destria Arianti, Somantri Somantri, Dewi Sartika Thamren, Fajri Fajri, Ramayanty Bulan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile and Web Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodResidenceGeographic information systemInformation systemAgricultureGeographyWeb applicationBusinessAgricultural landEnvironmental resource managementLand information systemEnvironmental planningComputer scienceWorld Wide WebLand managementEngineeringRemote sensingEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land used for residence and agriculture is a source of life, especially in Indonesia. This is because most of the sources of livelihood, especially those living at the sub-district level, are mostly engaged in agricultural activities. Therefore, land data collection is very important, starting at the sub-district level. Unfortunately, the information system that supports this does not yet exist, especially in the Sukabumi district. Hence, this study to overview and use a web-based Geographic Information System (GIS) for land mapping, especially in Sukabumi District, Indonesia. The method used in this study was to conduct interviews with land officials at the sub-district level and several communities in the area. Information system problems from potential users are then addressed by designing a web-based information system and integrating it with GIS applications. The developed information system provides menus and sub-menus adapted to the needs of potential users. So far, the information system has been accessible and can help land officials at the sub-district level and several communities in the area. This will provide the level of detailed information that local communities need in responding to information related to their lands to minimize social conflicts.

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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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