PENDAMPINGAN PENEGASAN BATAS DESA NATAR MENGGUNAKAN METODE KARTOMETRIK DAN SURVEI GNSS DALAM RANGKA MENCEGAH KONFLIK PERBATASAN DESA
Notice bibliographique
Résumé
Dalam pelaksanaan pembangunan desa, harus dimulai dengan perencanaan yang baik, dan didasari data yang benar. Salah satu data yang diperlukan adalah peta batas desa, yang berisi tentang koordinat titik batas desa, posisi obyek sumberdaya desa, infrastruktur jalan, jaringan irigasi, area sawah, perkebunan dan sebagainya. Namun sering terjadi perselisihan di masyarakat yang berujung pada konflik akibat ketidak jelasan batas antar desa, sehingga menghambat kelangsungan pembangunan desa. Saat ini beberapa lokasi di Desa Natar berpotensi terjadi konflik akibat ketidakpastian batas. Tujuan yang ingin dicapai dalam program pengabdian pada masyarakat ini adalah: 1. Membuat Peta Batas Desa sesuai dengan Permendagri No.45 tahun 2016, yang bisa digunakan sebagai dasar Peraturan Bupati tentang Peta Batas Desa Natar, 2. Memasang beberapa pilar batas utama (PBU) sebagai tanda batas antar desa, sehingga ada kepastian titik batas di lapangan. Metode kegiatan pengabdian yang digunakan: 1). Memberikan penjelasan tentang pentingnya Peta Batas Desa dalam perencanaan pembangunan, 2). Melakukan pendampingan dalam penetapan titik batas desa secara kartometrik, 3). Melakukan pendampingan dalam pemasangan dan pengukuran PBU dengan menggunakan metode survei GNSS, 4). Pembuatan Peta Batas Desa Natar. Hasil akhir pengabdian ini: 1). Terbuat satu lembar peta batas desa, desa Natar dengan skala 1 : 8.000, 2). Terpasang lima titik PBU.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».