Jalur Kereta Api Parangtritis – Bandara Yogyakarta International Airport (YIA) sebagai Pendukung Mobilitas, Pariwisata, dan Angkutan Barang
Notice bibliographique
Résumé
Sebagai salah satu perwujudan konsep “among tani dagang layar” pada pengembangan wilayah sisi selatan Bandara Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), Pemda DIY berencana mengembangkan jalur kereta api Parangtritis – Bandara Kulon Progo untuk mendukung mobilitas masyarakat, memajukan perekonomian, dan mendorong pengembangan pariwisata. Artikel ini bertujuan untuk melakukan kajian jalur kereta api Parangtritis – Bandara YIA sebagai pendukung mobilitas, pariwisata, dan angkutan barang. Kajian titik simpul multimoda dilakukan dengan mempertimbangkan Rencana Induk Perkeretaapian Provinsi 2017-2036, RTRW DIY Tahun 2019-2039, Rencana Induk Transportasi DIY, serta Rencana Strategis Dinas Perhubungan DIY. Sementara itu kajian aspek manajemen risiko mencakup identifikasi, analisis dan mitigasi risiko. Hasil analisis menunjukkan bahwa dengan tersedianya jalur kereta api Parangtritis – Bandara YIA serta implementasi simpul-simpul alih moda transportasi, wisatawan dapat menggunakan moda transportasi umum menuju ke berbagai kawasan pariwisata di Kabupaten Kulon Progo, Bantul, dan Gunungkidul tanpa perlu menggunakan kendaraan pribadi. Selain itu, dengan adanya jalur kereta api Parangtritis – Bandara YIA memungkinkan angkutan barang dari pertambangan, pertanian, dan perikanan di Kulon Progo dan Bantul diangkut menggunakan kereta api menuju berbagai kota lain. Namun, untuk mewujudkan jalur kereta api Parangtritis – Bandara YIA perlu dilakukan pengendalian risiko aspek lahan, fluktuasi finansial, dan tingkat keterisian penumpang, serta mitigasi terhadap risiko desain, konstruksi, dan keselamatan, kesehatan kerja, dan lingkungan.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,005 |
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 ».