ANALISIS KETERSEDIAAN TANAH DI KAWASAN PARIWISATA LIKUPANG
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the location of land availability and the direction of land availability from the aspect of Spatial Designation Plans and land issues. The research was carried out from November 2021 to January 2022 which is located in the Likupang tourism area. The method used in this research is Overlay Analysis with GIS software and descriptive analysis obtained through Indepth Interview. The data used are primary data and secondary data. The results of the research analysis obtained that the availability of land at the location was classified into available and unavailable. The area of available land is 829.47 Ha (17.97%) while the area of land that is not available is 3,716.55 Ha (80.54%). The available land locations consist of available non-agricultural cultivation covering an area of 664.86 Ha (14.41%) and agricultural cultivation covering an area of 164.61 Ha (3.57%). The location of land that is not available is limited to protected activities covering an area of 1,030.06 Ha (22.32%), optimal use of non-agricultural land of 217.33 Ha (4.71 %), optimal use of agricultural land covering an area of 2,145.78 Ha ( 46.5%) and land use adjustment of 323.38 Ha (7.01%). The direction of land availability, namely the location of the available land is directed based on the allotment of space so that it is obtained for investment activities covering an area of 664.86 hectares and commodity activities covering an area of 164.61 hectares. At the location of the available land, there is a potential land dispute of 2 hectares. So that the availability of clean and clear land (no dispute) is (827.47%).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».