Identifikasi Atraksi di Orchid Forest Cikole Kecamatan Lembang
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The protective function greatly influences forests, especially protected forests, along with population growth and increasing development, it can also disrupt the protective function of forests, including protected forests. Orchid Forest Cikole is an eco-tourism-based tourist destination built in a protected forest area under the auspices of PERHUTANI. Orchid Forest Cikole has a land area of around 12.4 Ha and to date only around 8.8 Ha has been built. This research aims to examine the protective function in Orchid Forest Cikole, the variables in this research are build up area coverage, distribution flora and fauna, distribution of waste generation, water catchment coverage and use of clean water. The data collection method in this research uses primary and secondary data collection methods, where the primary data collection method is by conducting direct surveys and conducting interviews with existing relevant parties. in Orchid Forest Cikole and for the secondary data collection method by looking at the geographical location of satellite images on Google Earth. For the analysis method in this research, the spatial analysis method is used, where the output is a map of each variable. Abstrak. Fungsi lindung sangat berpengaruh terhadap hutan terutama bagi hutan lindung,seiring dengan pertambahan penduduk dan juga bertambahnya pembangunan juga dapat mengganggu fungsi lindung pada hutan-hutan diantaranya hutan lindung.Orchid Forest Cikole merupakan destinasi wisata yang berbasis ekoeduwisata yang dibangun dikawasan hutan lindung dibawah naungan PERHUTANI.Orchid Forest Cikole memiliki luas lahan sekitar 12,4 Ha dan sampai saat ini baru sekitar 8,8 Ha saja yang terbangun.Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji fungsi lindung yang ada di Orchid Forest Cikole,variabel pada penelitian ini yaitu cakupan build up area, sebaran flora fauna, sebaran timbulan sampah, cakupan resapan air dan pemanfaatan air bersih.Metode pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data perimer dan sekunder,dimana untuk metode pengumpulan data perimer dengan cara melakukan survey langsung dan melakukan wawancara pada pihat terkait yang ada di Orchid Forest Cikole dan untuk metode pengumpulan data sekunder dengan cara melihat letak geografis dari citra satelit yang ada pada google earth.untuk metode analisis pada penelitian ini menggunakan metode analisis spatial yang dimana outputnya berupa peta dari masing-masing variabel
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».