Determination of the Agricultural Land Potential Index Using a Geographic Information System: A Case Study of Aceh Tengah Regency, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural problems that often arise are due to a lack of suitable and strategic agricultural land for its use, which results in poor agricultural production in the area. A land potential index that classifies existing land potentials from high to low class can be used to overcome this. This study aims to build an agricultural land potential index using a geographic information system in the Regency of Aceh Tengah, Indonesia, using a geographic information system. The method used in this research is a survey approach to collect information in the form of rainfall data, slope, lithology, soil type, land use and administrative maps of the Aceh Tengah Regency. The land potential index is obtained by overlaying the slope parameters, lithology, soil type, hydrology, and susceptibility to erosion into a land map unit that can classify it into five classes of a land potential index. The results of this study indicate that the Regency of Aceh Tengah is included in the very wet climate type. Maximum erosion was 1,213.6 tons per ha per year. The land potential index with very low criteria was 23.38% (102,002.42 ha) with a slope greater than 40%. The land potential index with very high criteria has an area of 3,807.80 ha (0.87%) with a maximum slope of 15%. A land potential index with very high criteria was found in the Linge, Atu Lintang, Lut Tawar, Pegasing, Bintang, Jagong Jeget, Kebayakan, Ketol, and Celala districts with an area of 2,014.26 ha, 1,266.33 ha, 174.81 ha, 148.07 ha, 77.86 ha, 73.63 ha, 46.77 ha, 4.14 ha and 1.94 ha, respectively. Meanwhile, the land potential index with very low criteria is found in all districts except Kute Panang and Atu Lintang.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».