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Enregistrement W4392715282 · doi:10.23887/ijcsl.v7i4.64573

Peran Serta Masyarakat Pemeliharaan Bendungan terhadap Sedimentasi di Bendungan Benel dan Palasari Kabupaten Jembrana

2024· article· id· W4392715282 sur OpenAlexaff
Irma Suryanti, Putu Ratih Wijayanti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Community Service Learning · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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