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Enregistrement W4381621720 · doi:10.31315/psb.v4i1.8885

Teknik Reklamasi Area Bekas Tambang Tanah Urug Sebagai Pertanian Lahan Kering di Dusun Kaligondang, Kalurahan Temon Wetan, Kapanewon Temon, Kabupaten Kulon Progo, DIY

2023· article· id· W4381621720 sur OpenAlex
Satya Purbiantoro, Wisnu Aji Dwi Kristanto, Herwin Lukito

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

RevueProsiding Seminar Nasional Teknik Lingkungan Kebumian SATU BUMI · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryHorticultureGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kegiatan penambangan di Dusun Kaligondang, Kalurahan Temon Wetan sudah berlangsung sejak tahun 2017lalu, hingga saat ini berhenti beroperasi dengan tanpa adanya upaya reklamasi yang dilakukan. Akibat darikegiatan penambangan tersebut terjadi perubahan bentuk lahan dan mengakibatkan lahan tersebut menjadi tidakproduktif. Adapun penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi lahan area bekas tambang sebagai pertanianlahan kering dan menentukan arahan teknis reklamasi. Metode yang diterapkan dalam penelitian adalahkuantitatif deskriptif yang meliputi observasi dan pemetaan lapangan, analisis laboratorium, dan evaluasi denganmetode pencocokan (matching). Analisis laboratorium yang dilakukan berupa uji kimia tanah. Hasil evaluasilahan didapatkan bahwa area bekas tambang dapat ditanami tanaman pertanian lahan kering yaitu ubi kayu, ubijalar, dan kacang tanah. Upaya pengelolaan lahan dilakukan dengan pembuatan jenjang dengan tinggi 6 meterdan kemiringan 45° dengan backslope 2° dan pembuatan saluran drainase pada tiap jenjang.Kata Kunci: Evaluasi Lahan; Penambangan; Pertanian Lahan Kering; Reklamasi

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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