Identifikasi Sumber Daya Alam yang Unggul di Kabupaten Kayong Utara
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The problems of Kayong Utara Regency include the diversity of available natural resources resulting in less focused development activities, so that added value efforts are made to all natural resources that are not superior commodities. This results in the need for identification efforts for all natural resource commodities so that development efforts can be prioritized to achieve maximum results. In addition, development activities for natural resource production results still use traditional methods so that they are still less effective and efficient for use today. This is the basis for the objectives of this study, namely to identify superior natural resources in Kayong Utara Regency. The analysis methods used include Location Quotient (LQ) analysis, Shift Share, and Klassen Typology. The results of the study indicate that Kayong Utara Regency has natural resource potential that can be optimized, including the agricultural sector, especially chili vegetables 16.24%, kencur 3.19%, turmeric 3.13%, duku/langsat 2.24%, large oranges 1, 38%, mango 1.61%, salak 1.70%, coconut 1.23%, marine fisheries 1.09%, goats 3.10%, and cattle 1.14%, with an overall percentage of natural resource calculations that the leading commodities are 20.4%. Abstrak. Permasalahan Kabupaten Kayong Utara diantaranya keberagaman sumber daya alam yang tersedia mengakibatkan kegiatan pengembangan yang kurang fokus, sehingga upaya added value dilakukan kepada semua sumber daya alam yang bukan komoditas unggulan. Hal ini mengakibatkan perlunya upaya identifikasi terhadap semua komoditas sumber daya alam agar upaya pengembangan dapat di prioritaskan untuk mencapai hasil yang maksimal. Selain itu kegiatan pengembangan terhadap hasil produksi sumber daya alam masih mengunakan cara tradisional sehingga masih kurang efektif dan efisien untuk digunakan pada masa sekarang. Hal tersbut yang mendasari tujuan dalam penelitian ini yaitu mengidentifikasi sumber daya alam unggulan di Kabupaten Kayong Utara. Metode analisis yang digunakan meliputi analisis Location Quotient (LQ), Shift Share, dan Tipologi Klassen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kabupaten Kayong Utara memiliki potensi SDA yang dapat dioptimalkan, meliputi sektor pertanian khususnya sayuran cabe 16,24 %, kencur 3,19 %, kunyit 3,13 %, duku/langsat 2,24 %, jeruk besar 1, 38 %, mangga 1,61 %, salak 1,70 %, kelapa 1,23 %, perikanan laut 1,09 %, kambing 3,10 %, dan sapi 1,14 %, dengan presentase secara keseluruhan perhitungan SDA bahwa komoditas unggulan sebesar 20,4 %.
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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 | 0,001 | 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 ».