Bencana Banjir: Pengendalian Dan Pemanfaatan Ruang Pasca berlakunya UU Cipta Kerja
Notice bibliographique
Résumé
Penataan Ruang Terbuka Hijau merupakan suatu wilayah dalam bentuk jalur serta pengelompokan yang manfaatnya lebih luas, jalur tersebut berisi tumbuhan tanaman yang tumbuh secara alamiah ataupun yang secara langsung. Sebagaimana yang telah tercantum dalam UU Penataan Ruang bahwa 30% pada perkotaan harus terdapat area hijau, dimana 20% untuk ruang publik dan 10% untuk privat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pemanfaatan dan pengendalian Ruang pasca berlakunya UU No 6/2023 Cipta Kerja di Kabupaten Jember terutama di daerah perkotaan. Penelitian ini adalah yuridis normatif, artinya penelitian ini dilakukan dengan mengkaji berbagai macam aturan hukum yang sifatnya formal seperti undang-undang, literatur yang bersifat konsep teori yang kemudian dihubungkan dengan permasalahan yang menjadi pokok pembahasan. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini: statute approach (pendekatan perundang- undangan) dan conceptual approach (pendekatan konsep/ pendapat pakar). Hasil dari penelitian menjelaskan dalam UU No 26 Tahun 2007 Tentang Penataan Ruang terkait ketentuan mengenai muatan, pedoman, dan tata cara penyusunan rencana tata ruang wilayah provinsi dan kabupaten/kota diatur dalam peraturan Menteri, namun dalam UU No 6/2023 Cipta Kerja terdapat pembaruan ketentuan mengenai muatan, pedoman, dan tata cara penyusunan rencana tata ruang wilayah provinsi dan kabupaten/kota diatur dalam Peraturan Pemerintah. Berdasarkan uraian tersebut upaya pemerintah daerah dalam menanggulangi banjir dapat menggunakan beberapa ketentuan peraturan yang dicantum dalam UU Cipta Kerja.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,011 |
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 ».