RISIKO BENCANA TANAH LONGSOR TERHADAP PEMANFAATAN RUANG DI KECAMATAN SUKAMAKMUR KABUPATEN BOGOR
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
Rencana Tata Ruang Kabupaten Bogor tahun 2016-2036 memiliki 22 (duapuluh dua) Kecamatan yang di tetapkan sebagai kawasan rawan bencana longsor salah satunya Kecamatan Sukamakmur. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi tingkat ancaman longsor, mengidentifikasi tingkat kerentanan longsor, mengidentifikasi tingkat kapasitas daerah, mengidentifikasi risiko bencana longsor serta mengidentifikasi risiko bencana longsor terhadap pemanfaatan ruang di Kecamatan Sukamakmur. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode analisa spatial (GIS) dengan cara overlay, pembobotan dan skoring dan metode analisa deskriptif kuantitatif. Berdasarkan hasil analisa Kecamatan Sukamkmur memiliki ancaman longsor rendah 22,44%, sedang 56,21 % dan tinggi 21,28%. Kerentanan longsor terdiri dari kerentanan rendah 60,67% dan sedang 39,24%. Kapasitas daerah terdiri dari kapasitas daerah sedang 68,80% dan tinggi 31,19%. Selanjutnya untuk Risiko bencana longsor di Kecamatan Sukamakmur memiliki Risiko rendah 56,83 %, risiko sedang 40,84 % risiko tinggi 2,33 %. Analisa Risiko bencana longsor terhadap Pemanfaatan Ruang (RTRW) Kabupaten Bogor tahun 2016-2036 yang berada di Kecamatan Sukamakmur didominasi oleh kawasan permakiman perkotaan kepadatan rendah dengan luas 3793 Ha memiliki tingkat risiko rendah sebesar 29,91 %, tingkat risiko sedang 11,87%, tingkat risiko tinggi sebesar 19,78%.Kata kunci : Pemanfaatan Ruang, Risiko Longsor
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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