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Enregistrement W4320020205 · doi:10.20961/shes.v5i4.68980

Predictions of Food Security Based on Land Requirements in Sukoharjo Regency in 2032

2022· article· id· W4320020205 sur OpenAlex
Rita Noviani, Rahning Utomowati, Aditya Eka Saputra, Istiyanti Nur Marfu’ah

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Humanities and Educational Studies (SHEs) Conference Series · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityUrban sprawlForestryGeographyLand useBiologyAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Urbanisasi memberikan banyak dampak pada suatu wilayah salah satunya adalah terjadinya fenomena <em>urban Sprawl</em> yang berdampak pada wilayah pinggiran kota. Kabupaten Sukoharjo sebagai salah satu Wilayah Peri Urban (WPU) yang terdampak dari perkembangan Kota Surakarta mengalami peningkatan jumlah penduduk dan diproyeksikan akan terus meningkat sampai tahun 2032. Hal ini menyebabkan semakin sempitnya lahan pertanian yang akan berdampak pada tingkat ketahanan pangan di wilayah tersebut. Melalui proyeksi penduduk dan pemodelan penggunaan lahan tahun 2032 berbasis <em>cellular automata</em> dilakukan perhitungan kebutuhan lahan setara beras sebagai upaya untuk memprediksi tingkat ketahanan pangan Kabupaten Sukoharjo di tahun 2032 mendatang. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa tingkat ketahanan pangan Kabupaten Sukoharjo tahun 2032 diprediksi akan mengalami defisit pangan diseluruh Kecamatan, kondisi ini tentunya memerlukan perhatian khusus dari pemerintah sebagai upaya prefentif agar ketahanan pangan di Kabupaten Sukoharjo tetap terjaga dan dapat mencapai tingkat swasembada pangan.</p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,181 · 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