Pemanfaatan Analisis Sig Untuk Pemetaan Potensi Air Tanah Di Kabupaten Keerom
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
Kabupaten Keerom merupakan daerah yang sebagian besar wilayahnya digunakan untuk pertanian dan perkebunan. Dikarenakan oleh penggunaan lahannya, dibutuhkan air dalam jumlah yang sangat banyak. Salah satu sumber air yang dapat menunjang baik sebagai penyediaan air baku maupun irigasi adalah Air Tanah. Air Tanah merupakan sumber air yang yang tidak dapat kita lihat, tetapi dapat kita prediksi keberadaannya. Beberapa metode untuk dapat menentukan posisi atau keberadaan Air Tanah adalah dengan menggunakan Geolistrik. Metode lainnya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan analisis Sistem Informasi Geografis dengan beberapa data-data pendukung untuk dapat menentukan lokasi yang memiliki potensi air tanah. Data yang dijadikan sebagai parameter dalam membuat peta potensi air tanah adalah data curah hujan rerata tahun 2017-2021, data geologi kabupaten keerom, data kemiringan lereng dan data tutupan lahan. Dari hasil analisis tersebut didapatkan hasil bahwa Kabupaten Keerom memiliki potensi air tanah yang tinggi yaitu 15,46 % berpotensi sangat tinggi dan 36,44% berpotensi tinggi.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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