Predictions of Food Security Based on Land Requirements in Sukoharjo Regency in 2032
Notice bibliographique
Résumé
Urbanisasi memberikan banyak dampak pada suatu wilayah salah satunya adalah terjadinya fenomena urban Sprawl 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 cellular automata 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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».