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Enregistrement W4396519583 · doi:10.36456/jpb.v4i2.7990

KORELASI DAYA DUKUNG AIR TERHADAP KEKERINGAN PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR

2024· article· id· W4396519583 sur OpenAlex
Lisa Pratiwi Roudlatul Munawwaroh, Retno Widodo Dwi Pramono

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Plano Buana · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater and Land Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peningkatan kebutuhan air dapat memicu permasalahan karena jumlahnya terbatas. Meningkatnya jumlah lahan terbangun untuk memenuhi kebutuhan manusia juga tidak membantu dalam menampung air. Akibatnya selain kurangnya akses air minum maupun air bersih, pada tingkat yang lebih parah dapat berupa kekeringan.Kekeringan adalah masa tanpa air hujan yang cukup atau masa kelangkaan air (Grigg, 1996 dalam Kodoatie & Sjarief, 2008). Daya dukung air menjadi penting karena merupakan kemampuan wilayah dalam mendukung kebutuhan air berdasarkan potensi ketersediaannya. Namun demikian, apakah hal ini relevan dengan kekeringan yang merupakan kondisi ketiadaan air? Penelitian ini mencoba mengetahui keterkaitan antara daya dukung air terhadap kekeringan. Metode yang digunakan adalah metode korelasi serta diagram kartesius. Hasil penelitian diketahui bahwa terdapat wilayah yang memiliki daya dukung air tinggi namun tingkat risiko kekeringan tinggi, maupun daya dukung air rendah namun risiko kekeringan rendah. Hal ini tidak relevan karena seharusnya apabila daya dukung air tinggi maka tingkat risiko rendah, ataupun sebaliknya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa, daya dukung air tidak serta merta menjadi faktor determinan pada kekeringan, dan mungkin ada faktor lain yang lebih berpengaruh.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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