KESESUAIAN PEMANFAATAN RUANG TERKINI TERHADAP ALOKASI RUANG MENURUT RTRW KABUPATEN SORONG DI DISTRIK MAYAMUK
Notice bibliographique
Résumé
Seiring dengan berjalannya pertumbuhan jumlah penduduk semakin meningkat sehingga membutuhkan lahan yang layak untuk ditempati. Pengembangan wilayah di Kabupaten Sorong terutama secara spasial baik eksisting maupun rencana masih terpusat di bagian barat Kabupaten Sorong terutama di distrik Mayamuk. Menurut RTRW Kabupaten Sorong Distrik Mayamuk merupakan kawasan strategis. Sehingga akan terjadinya penggunaan dan pemanfaatan lahan yang meningkat. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi pemanfaatan ruang terkini di Distrik Mayamuk juga untuk menganalisis kesesuaian pemanfaatan ruang terkini di Distrik Mayamuk. Metode analisis yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dengan aplikasi ArcGIS untuk membuat overlay. Kesimpulan yang diperoleh yaitu: a. Didapat penggunaan lahan terkini di Distrik Mayamuk yang berada di Kelurahan Klasmelek dengan penggunaan lahan yang terbesar yaitu Hutan dengan luas 2850 ha. b. Didapat kesesuaian sebagai berikut: Hutan, sesuai sebesar 7206 ha, tidak sesuai sebesar 9 ha, Mangrove, sesuai sebesar 683 ha, tidak sesuai sebesar 58 ha, Pemukiman dan Tempat Kegiatan, sesuai sebesar 519 ha, tidak sesuai sebesar 422 ha, Semak dan Belukar, sesuai sebesar 622 ha, tidak sesuai sebesar 14 ha, Sungai, sesuai sebesar 26 ha, tidak sesuai sebesar 0 ha, Ladang, sesuai sebesar 3536 ha, tidak sesuai sebesar 480 ha, dan Lahan Kosong sesuai 0 dan tidak sesuai 57.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».