Pemanfaatan Energi Baru Terbarukan (EBT) berbasis Biogas di Provinsi Lampung (Studi Kasus : KWT Sekar Kantil Desa Astomulyo, Punggur)
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia memiliki potensi sumber daya energi baru dan terbarukan yang cukup besar. Seiring dengan pertambahan penduduk, perkembangan industri, perdagangan, dan jasa yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber penyediaan energi nasional menggantikan energi fosil. Program pengembangan biogas menjadi salah satu sumber Energi baru Terbarukan (EBT) yang potensial untuk dikembangkan dan ramah lingkungan. Salah satunya Pembangunan Biogas ini dilakukan di Kelompok Wanita Tani (KWT) Sekar Kantil Desa Astomulyo, Punggur. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemanfaatan energi baru terbarukan berupa biogas pada KWT Sekar Kantil sebagai energi alternatif rumah tangga dengan memanfaatkan limbah ternak kotoran sapi yang berkelanjutan. Dimana proses pembangunan instalasi biogas terdiri dari inlet, biodigester, dan outlet. Inlet berperan sebagai tempat penyimpanan kotoran ternak sebelum memasuki digester. Sehingga limbah ternak kotoran sapi menghasilkan gas yang dapat dimanfaatkan untuk memasak dengan menggunakan kompor biogas yang sisa produk dari proses pemanfaatan hasil pengolahan bahan biogas dapat dimanfaatkan sebagai pupuk kandang atau pupuk organik, dalam keadaan kering maupun basah (cair). Serta meningkatkan taraf ekonomi masyarakat dan membantu dalam penghematan pengeluaran dalam kebutuhan gas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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.
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 ».