Pemilihan Pusat Pertumbuhan Baru pada Daerah Mitra Ibu Kota Nusantara: Studi Kasus Kecamatan Penajam
Notice bibliographique
Résumé
The relocation of Indonesia’s Capital City of Nusantara (IKN) represents the government’s strategy to reduce regional disparities in the country. Penajam Subdistrict, which directly borders IKN area and serves as one of its partner areas, has significant potential as an economic driver, particularly for food security. Its geographical location gives it agricultural advantages, especially in the plantation subsector, which supports the national agricultural activities as directed by Presidential Regulation No. 63 of 2022. This potential may encourage the establishment of new growth centers that drive the economic sector through their leading plantation commodities. The development of these centers may also generate optimal polarization and downward trickling effects that benefit IKN partner areas. This study aims to identify new growth centers at a micro level in Penajam Subdistrict to support spatial utilization that aligns with IKN needs and sustainable regional development. Employing a quantitative method, this research utilizes centrality and accessibility index analysis as well as Location Quotient (LQ) techniques. The results of the study show that eight villages in Penajam have the potential to become new growth centers and serve as partner areas to IKN.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».