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Enregistrement W4402279505 · doi:10.36985/890y3v90

Analisis Spasial Kesesuaian Fungsi Kawasan Daerah Aliran Sungai Batang Toru Di Kecamatan Tarutung Dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tapanuli Utara

2024· article· id· W4402279505 sur OpenAlexaff
Junalius, Simon H Sidabukke, Ummu Harmain

Notice bibliographique

RevueJurnal Regional Planning · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru adalah salah satu DAS di Wilayah Sungai Sibundong Batang Toru. Lokasi penelitian ini berada di Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru yang secara administrasi lokasi yang ditinjau berada di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara. Kecamatan Tarutung merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Tapanuli Utara yang berada pada ketinggian antara 900 - 1200 meter di atas permukaan laut. Penelitian ini menggunakan 2 jenis data, yaitu data primer dan data sekunder. Metode pengolahan data pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi Daerah Resapan di DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara dan juga untuk menganalisis tentang kesesuaian fungsi lahan DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung terhadap RTRW Kabupaten Tapanuli Utara 2017 - 2037 yang didapat melalui scoring dan analisis overlay, sedangkan teknik pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan alat analsis software ArcGis 10.3. Kemiringan lahan pada DAS Batang Toru beragam, dari datar (0-8%) sampai dengan sangat curam (> 40 %), kemiringan lereng datar dengan 5370,18 Ha adalah yang terluas. Ketinggian lahan pada DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung. Dari hasil overlay peta infiltrasi alami dan peta penggunaan lahan akan menghasilkan peta daerah resapan yang akan dioverlay terhadap Peta Rencana Tata Ruang Kabupaten Tapanuli Utara sehingga menghasilkan tingkat kesesuaian fungsi kawasan yaitu: untuk kawasan pada eksisting ada yang tidak sesuai sebesar 1304,76 Ha (7,47 %), pada katagori tidak kritis, dan seluas 1215,70 Ha (6,96 %), pada kategori kritis. Dan kawasan eksisting yang sesuai adalah seluas 13909,10 Ha (79,67 %) pada kategori tidak kritis, dan seluas 1029,89 Ha (5,90 %) Ha pada katagori kritis

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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