Peran Serta Masyarakat Pemeliharaan Bendungan terhadap Sedimentasi di Bendungan Benel dan Palasari Kabupaten Jembrana
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bendungan Palasari dan Bendungan Benel di Kabupaten Jembrana, Provinsi Bali, menghadapi masalah sedimentasi yang tinggi yang dapat mempengaruhi kapasitas tampungan waduk. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab sedimentasi dan mengusulkan upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat sekitar bendungan. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan melibatkan Balai Wilayah Sungai Bali Penida dan Satuan Kerja Operasi Pemeliharaan sebagai mitra penelitian. Data dikumpulkan melalui survei lapangan dan wawancara dengan masyarakat sekitar bendungan. Analisis data dilakukan dengan mengidentifikasi faktor-faktor penyebab sedimentasi, seperti rusaknya lingkungan akibat hutan gundul dan tata guna lahan yang tidak tertutupi oleh tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sedimentasi pada Bendungan Palasari dan Bendungan Benel disebabkan oleh rusaknya lingkungan dan tata guna lahan yang tidak tertutupi oleh tanaman. Upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat, seperti penghijauan dengan penanaman pohon, diusulkan sebagai solusi untuk mengurangi sedimentasi. Dalam kesimpulannya, penelitian ini mengidentifikasi masalah sedimentasi pada Bendungan Palasari dan Bendungan Benel di Kabupaten Jembrana, Provinsi Bali. Upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat, seperti penghijauan dengan penanaman pohon, diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah sedimentasi. Implikasi penelitian ini adalah pentingnya transfer knowledge kepada masyarakat sekitar bendungan mengenai masalah sedimentasi dan upaya konservasi yang dapat dilakukan.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle