Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Pengembangan Kawasan Industri Di Provinsi Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Pengembangan kawasan industri di Jawa Barat perlu pembangunan yang memperhatikan kesesuaian lahan agar tidak memberikan masalah bagi lingkungan dan keberlanjutan ekologi. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis kesesuaian lahan untuk pengembangan kawasan industri dengan melihat Satuan Kemampuan Lahan (SKL). Hasil evaluasi SKL menunjukkan bahwa Provinsi Jawa Barat bagian utara memiliki tingkat kesesuaian lahan yang paling baik untuk pengembangan kawasan industri untuk jenis SKL bencana alam, erosi, pembuangan limbah, morfologi, kestabilan pondasi, kestabilan lereng, dan kemudahan pengembangan. Sementara itu, hasil analisis kesesuaian kawasan industri menunjukkan bahwa 33,31% dari total luas wilayah Provinsi Jawa Barat sesuai untuk pengembangan kawasan industri dengan sebaran spasial di bagian utara Provinsi Jawa Barat, 61,99% kurang sesuai, dan 1,70% masuk dalam kategori tidak sesuai. Perbandingan hasil analisis kesesuaian lahan dengan RTRW Jawa Barat juga menunjukkan rencana industri di utara pulau masuk dalam kategori sesuai untuk pengembangan industri, sedangkan rencana industri di tengah dan selatan pulau masuk dalam kategori kurang sesuai.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».