Evaluasi Kesesuaian Lahan Tanaman Jati Pada Bekas Tambang di Dusun Girigondo, Kalurahan Kaligintung, Kapanewon Temon, Kabupaten Kulon Progo, D.I. Yogyakarta
Notice bibliographique
Résumé
Kegiatan Pertambangan di Dusun Girigondo, Kalurahan Kaligintung, Kapanewon Temon, Kabupaten Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta ditinggalkan tanpa melakukan pengelolaan sehingga memunculkan kerusakan lingkungan dan tidak produktifnya suatu lahan. Penelitian ini dilakukan guna mengetahui dan mengevaluasi kesesuaian lahan peruntukan tanaman jati pada lahan bekas pertambangan. Metode yang digunakan dalam penelitian yaitu (1) metode survei dan pemetaan, (2) metode purposive sampling berdasarkan satuan medan, (3) analisis laboratorium, (4) metode matching. Parameter yang digunakan untuk evaluasi kesesuaian lahan yaitu : Temperatur (t), Lama bulan kering (bk), Curah Hujan/Tahun (ch), Drainase/Permeabilitas (d), Tekstur (tt), Kedalaman Tanah (kt), pH Tanah (ph), Salinitas (s), Batuan di permukaan (bd), Singkapan Batuan (sb), Bahaya Erosi (be), Kemiringan Lereng (kl), Bahaya Banjir (bb). Hasil evaluasi kesesuaian lahan bekas tambang untuk tanaman jati menunjukkan bahwa semua satuan medan tergolong dalam kelas N2 (tidak sesuai selamanya) dengan faktor pembatas secara keseluruhan berupa d, kt, bd, sb, be, kl.Kata Kunci: Lahan Bekas Pertambangan; Kerusakan Lingkungan; Evaluasi Lahan; Kesesuaian Lahan; Tanaman Jati
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».