Daya Serap Ruang Terbuka Hijau Perkotaan terhadap Emisi Sektor Transportasi.
Notice bibliographique
Résumé
Beragam kegiatan perkotaan yang terdapat di guna lahan berbeda di Kota Bontang termasuk permukiman, area komersial, kawasan public dan industri telah membentuk dinamika kota Bontang termasuk adanya pergerakan manusia dan barang yang melibatkan penggunaan bahan bakar. Penggunaan bahan bakar di sub-sektor transportasi, sebagai bagian dari emisi gas rumah kaca (GRK) sektor energi, menjadi salah satu penyumbang emisi di Kota Bontang sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan daya serap vegetasi RTH Kota Bontang teradap emisi sektor transportasi. Metode yang digunakan dalam penenlitian ini adalah perhitungan emisi dan estimasi daya serap vegetasi yang tersebar di RTH Kota Bontang baik di daratan maupun pesisir. Perhitungan emisi karbon mengacu pada Tier 2 IPCC 2006 untuk sektor transportasi sedangkan estimasi daya serap dilakukan berdasarkan jenis tutupan lahan yang ada di Kota Bontang yaitu hutan alami, hutan mangrove dan padang lamun dan luas masing-masing tutupan lahan tersebut. Hasil perhitungan emisi menunjukkan jumlah total emisi sektor transportasi di Kota Bontang adalah rata-rata 0,15 Ggton/tahun dengan trend kenaikan sekitar 2,2% pertahun. Sedangkan estimasi perhitungan daya serap menunjukkan pada tahun 2023, hutan memiliki kemampuan menyerap karbondioksida sebesar 0,4 Ggton, sedangkan hutan mangrove dan padang lamun masing-masing menyerap sebesar 6,2 Ggton dan 0,031 Ggton. Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa RTH Kota Bontang mampu menyerap emisi dari sektor transportasi. Namun al ini tidak berarti Kota Bontang telah mampu mengatasi emisi karbon di Kota Bontang karena sektor transportasi hanya bagian dari sektor energi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».