Analisis Spasial Kesesuaian Fungsi Kawasan Daerah Aliran Sungai Tungka Dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tapanuli Tengah
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kondisi resapan kawasan DAS Tungka terhadap RTRW Kabupaten Tapanuli Tengah dimana penggunaan lahan dan dinamika yang sangat pesat di Kecamatan Pandan dan Tukka mengindikasikan ketidaksesuaian penggunaan lahan terhadap Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Tapanuli Tengah. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif yang menggunakan pengumpulan data seperti wawancara, survey lapangan dan dan studi pustaka terkait kondisi umum lokasi penelitian. Hasil analisis identifikasi sebaran daerah resapan pada kawasan DAS Tungka Kabupaten Tapanuli Tengah deskripsi baik pada tahun 2014 sebesar 5.151,60 Ha sedangkan pada tahun 2021 sebesar 4.849,06 Ha, normal alami pada tahun 2014 sebesar 910,54 Ha sedangkan pada tahun 2021 sebesar 736,93 Ha, mulai kritis pada tahun 2014 sebesar 482,50 Ha sedangkan pada tahun 2021 sebesar 483,39 Ha, agak kritis pada tahun 2014 sebesar sebesar 390,36 Ha sedangkan pada tahun 2021 sebesar 573,60 Ha, kritis pada tahun 2014 sebesar249,90 sedangkan pada tahun 2021 sebesar 541,92 Ha dan sangat kritis pada tahun 2014 sebesar 0,00 Ha sedangkan pada tahun 2021 sebesar 0,00 Ha. Hasil analisis identifikasi tingkat kesesuaian fungsi kawasan eksisting terhadap RTRW Kabupaten Tapanuli Tengah pada hutan lindung sebesar 971,54 Ha atau 91 %, perkebunan sebesar 79,90 Ha atau 21 %, permukiman sebesar 633,25 Ha atau 74 %, pertanian sebesar 131,45 Ha atau 22 %, hutan produksi sebesar 3.500,94 Ha atau 98 %, sempadan sungai sebesar 412,40 Ha atau 60 %, air sungai sebesar 21,76 Ha atau 59 %, tingkat kesesuaian terhadap semua pola ruang adalah 80 %.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».