Strategi Pengelolaan DAS Way Garuntang Kota Bandar Lampung melalui Pendekatan Non Struktural
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Watershed is one type of common pool resource determined by hydrological relationships where optimal management requires coordination in the use of resources by all users. This research was conducted in the Way Garuntang watershed in Bandar Lampung City where watershed management needs a non-structural management strategy. The data analysis method used in this data analysis is using methods, descriptive, qualitative and quantitative analysis based on phenomena that occur in the field, as well as case studies that have occurred and can identify, assess, evaluate the level of problems of a watershed. Non-structural strategy is a very effective and efficient way to solve flooding problems because this approach is an approach to the surrounding watershed. For a non-structural approach in the form of a proposal to synchronize spatial policies that are crossed by the watershed. Abstrak. Daerah Aliran Sungai merupakan salah satu jenis sumber daya common pool resource yang ditentukan oleh hubungan hidrologi di mana pengelolaan yang optimal memerlukan koordinasi dalam penggunaan sumber daya oleh semua pengguna. Pada penelitian ini dilakukan pada DAS Way Garuntang di Kota Bandar Lampung yang mana pengelolaan DAS perlu adanya strategi pengelolaan non struktural. Adapun metode analisis data yang digunakan dalam analisis data kali ini yaitu menggunakan metode, analisis deskriptif, kualitatif dan kuantitatif yang berdasarkan pada fenomena yang terjadi di lapangan, juga studi kasus yang telah terjadi dan dapat mengidentifikasi, menilai, mengevaluasi tingkat permasalahan suatu DAS. Strategi Non Struktural merupakan menyelesaikan masalah banjir yang sangat efektif dan efisien karena pada pendekatan ini merupakan pendekatan kepada sekitar DAS. Untuk pendekatan secara non strukturalnya berupa usulan sinkronisasi kebijakan tata ruang yang dilintasi DAS.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».