Strategi Berkelanjutan dalam Mengatasi Krisis Sampah Di Kota Semarang
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
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama penyebab krisis sampah di Kota Semarang, mengembangkan strategi berkelanjutan yang efektif untuk mengatasi krisis sampah, dan memberikan rekomendasi kebijakan yang konkret kepada pemerintah Kota Semarang untuk mencapai pengelolaan sampah yang berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan analisis Grounded Theory dan analisis Strength, Weakness, Opportunities, Threats (SWOT). Temuan dari analisis Grounded Theory menunjukkan bahwa faktor utama penyebab krisis yaitu perilaku masyarakat yang kurang bertanggung jawab, infrastruktur pengelolaan sampah yang masih belum optimal, dan masih lemahnya kerja sama antar pemangku kepentingan. Sedangkan analisis SWOT menunjukkan hasil berupa potensi strategi dalam mengatasi krisis sampah yaitu: 1) peningkatan kesadaran dan partisipasi aktif masyarakat dengan melakukan kampanye edukasi tentang pentingnya pengelolaan sampah; 2) melakukan pemberian insentif untuk partisipan aktif; 3) diperlukan penguatan infrastruktur; 4) kerjasama yang lebih baik antar pemangku kepentingan; 5) pembentukan lebih banyak partisipan pengelola bank sampah dan Tempat Pengolahan Sampah Reduce, Reuse, Recycle (TPS 3R); 6) peningkatan penggunaan teknologi modern; 7) menerapkan penegakan regulasi; 8) melibatkan perguruan tinggi dan lembaga riset dalam penelitian dan pengembangan teknologi pengelolaan sampah; 9) melibatkan sektor privat/swasta; serta, 10) evaluasi rutin demi mengukur keberhasilan implementasi kebijakan pemerintah yang telah di terapkan.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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