MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407674186 · doi:10.58684/jbs.v3i2.78

Konsep Urban Farming Pada Kota Tanpa Lahan Pertanian

2024· article· id· W4407674186 sur OpenAlexaff
Gunawan Adi Pratio, Siti Nur Rohmah, Muhammad Ali Akbarsyah, Arseto Endro Supriyanto

Notice bibliographique

RevueJurnal Bengawan Solo Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota Surakarta · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Security and Socioeconomic Dynamics
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureAgroforestryAgricultural scienceGeographyEnvironmental scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban farming merupakan salah satu solusi inovatif yang menjawab tantangan pertanian di kota-kota yang minim atau bahkan tanpa lahan pertanian. Seiring dengan pesatnya urbanisasi dan berkurangnya lahan hijau, konsep ini semakin relevan untuk diterapkan di perkotaan sebagai bagian dari upaya mewujudkan ketahanan pangan dan keberlanjutan lingkungan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji konsep urban farming pada kota-kota yang tidak memiliki lahan pertanian tradisional serta mengeksplorasi manfaat dan tantangan yang dihadapi dalam penerapannya. Studi pustaka dilakukan untuk menggali berbagai literatur terkait praktik urban farming di berbagai kota besar di dunia yang mengalami kendala keterbatasan lahan. Konsep urban farming mencakup beragam teknik, seperti hidroponik, akuaponik, vertikultur, serta penggunaan atap gedung atau ruang kosong perkotaan sebagai lahan tanam. Masing-masing metode memiliki karakteristik dan keunggulan tersendiri yang dapat disesuaikan dengan kondisi fisik dan sosial suatu kota. Hasil penelitian menunjukkan bahwa urban farming dapat memberikan banyak manfaat bagi kota tanpa lahan pertanian, termasuk peningkatan akses terhadap pangan segar, pengurangan emisi karbon akibat transportasi pangan, serta peningkatan kualitas lingkungan dengan lebih banyaknya area hijau. Selain itu, urban farming juga berkontribusi terhadap pemberdayaan komunitas lokal dengan memberikan peluang kerja dan meningkatkan keterlibatan warga dalam pengelolaan pangan. Implementasi konsep ini juga dapat mendukung program pengelolaan limbah organik dengan memanfaatkan limbah rumah tangga sebagai pupuk organik yang digunakan dalam pertanian perkotaan. Namun, terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi dalam penerapan urban farming di kota tanpa lahan pertanian. Tantangan utama mencakup keterbatasan sumber daya, seperti air, pupuk, dan teknologi yang diperlukan untuk mendukung pertumbuhan tanaman dalam lingkungan perkotaan. Selain itu, masalah regulasi dan kebijakan pemerintah juga menjadi kendala dalam mengembangkan pertanian perkotaan di beberapa wilayah. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan kolaborasi antara pemerintah, sektor swasta, serta komunitas lokal guna menciptakan kebijakan yang mendukung perkembangan urban farming dan memberikan akses terhadap sumber daya yang diperlukan. Secara keseluruhan, urban farming menawarkan pendekatan yang berkelanjutan untuk memenuhi kebutuhan pangan di kota-kota yang tidak memiliki lahan pertanian. Melalui pengelolaan yang tepat dan dukungan kebijakan yang kuat, konsep ini berpotensi menjadi solusi bagi kota-kota yang menghadapi tekanan urbanisasi, degradasi lingkungan, dan ketidakstabilan pangan. Urban farming bukan hanya tentang produksi pangan, tetapi juga tentang menciptakan kota yang lebih hijau, sehat, dan berdaya.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Bengawan Solo Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota SurakartaMême sujetFood Security and Socioeconomic DynamicsTravaux en français237 207