PENGEMBANGAN KONSEP AGROCEAN PARK INTEGRITY SEBAGAI REVOLUSI KETAHANAN PANGAN DAN EKOSISTEM PARIWISATA FUTURISTIK BERKELANJUTAN
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia merupakan salah satu negara dengan lonjakan jumlah penduduk yang sangat pesat sehingga berdampak pada meningkatnya kebutuhan pangan terutama di perkotaan padat penduduk. Terdapat beberapa masalah yang dihadapi dalam mewujudkan ketahanan pangan di masa yang akan datang seperti lonjakan pertumbuhan penduduk, alih fungsi lahan, krisis air, serta krisis sumber daya manusia. Sebenarnya terdapat beberapa tawaran solusi seperti salah satunya urban farming, namun dalam penerapannya belum sepenuhnya optimal. Tujuan dari penulisan ini yaitu membuat pengembangan konsep inovatif terkait revolusi pertanian masa depan bawah air dengan mengoptimalisasi potensi sumber daya yang ada di Indonesia. Desain penelitian ini yaitu studi literatur atau kepustakaan sebagai metode utama untuk menciptakan konsep baru yang sistematis. Agrocean Park Integrity (API) menjadi konsep pengembangan revolusi ketahanan pangan, lingkungan, dan pariwisata berkelanjutan masa depan berkelanjutan dengan mengintegrasikan agrosektor sebagai tempat budidaya pangan, pendidikan, penyimpanan pangan, penelitian, dan pariwisata untuk mendukung ketahanan pangan, air, dan sumber daya. Dalam operasionalnya, konsep ini memanfaatkan potensi energi surya, energi angin, energi gelombang air laut sebagai sumber energi dan teknologi desalinasi air laut untuk menyuplai kebutuhan irigasi tanaman.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».