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Enregistrement W4381621746 · doi:10.31315/psb.v4i1.8913

Evaluasi Kualitas Mata Air di Sekitar Area Manifestasi Panas Bumi sebagai Sumber Air Baku Dusun Darum, Desa Candi, Kecamatan Bandungan, Jawa Tengah

2023· article· id· W4381621746 sur OpenAlexaff
Dicky Herlambang, Agus Bambang Irawan, Ika Wahyuning Widiarti

Notice bibliographique

RevueProsiding Seminar Nasional Teknik Lingkungan Kebumian SATU BUMI · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daerah penelitian merupakan daerah dengan manifestasi panas bumi berupa mata air panas, fumarol dan batuan teralterasi. Penduduk di sekitar daerah penelitian dalam upaya memenuhi kebutuhan air baku mengambil dari sumber mata air yang berada di sekitar area panas bumi. Secara fisik, telah terjadi indikasi adanya penurunan kualitas air yaitu, air berbau, berasa seperti besi, dan berwarna. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik mata air dan mengetahui status mutu mata air yang berada di sekitar area manifestasi panas di Dusun Darum, Desa Candi, Kecamatan Bandungan, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah. Penelitian ini dilakukan dengan metode survei lapangan. Data penelitian yang diperoleh berasal dari pengambilan sampel menggunakan metode Purposive Sampling dengan mengambil sampel mata air sebanyak 4 sampel, serta mengidentifikasi status mutu air dengan menggunakan metode indeks pencemaran. Hasil pengambilan sampel mata air didapati bahwa parameter pH, Besi dan Mangan melebihi standar baku mutu. Nilai status mutu air yang didapat masuk kedalam kategori tercemar ringan yaitu pada titik M1 dan tercemar sedang yaitu pada titik M2 dan M3 dengan nilai indeks pencemaran berkisar antara 4,351 sampai 5,531.Kata Kunci: Indeks Pencemaran, Kualitas Air; Manifestasi; Mata Air; Panas Bumi

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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