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Enregistrement W4409827174 · doi:10.56860/jtsda.v4i2.117

Pemanfaatan Lahan Basah Buatan untuk Mengurangi Degradasi Kualitas Air di Danau Tondano

2024· article· id· W4409827174 sur OpenAlexaff
Liany Amelia Hendratta, Sugeng Harianto, Audy H.P Rantung, La’la Monica

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Sumber Daya Air · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perubahan iklim global akan berdampak pada perubahan temperatur dan curah hujan di Daerah Aliran Sungai yang dapat mengubah aliran air masuk ke danau dan menyebabkan terbawanya kontaminan dan sedimen yang berujung pada degradasi kualitas air. Selain itu, polutan dari pertanian dan sumber lainnya akan semakin memperparah pencemaran di danau. Danau Tondano sebagai salah satu dari 15 danau prioritas nasional memiliki pemanfaatan yang beragam antara lain untuk pembangkit listrik tenaga air, air baku, pertanian, perikanan jaring tancap dan pariwisata, sudah mengalami eutrofikasi dan ledakan pertumbuhan plankton di permukaan danau yang akan membahayakan kehidupan organisme dalam ekosistem danau. Studi tentang kualitas air pada 9 inlet utama dan di danau dilakukan untuk mendapatkan kondisi aktual kualitas air danau. Hasil studi menunjukan sebagian besar air di danau Tondano sudah tercemar ringan sampai berat. Mengantisipasi kejadian penurunan kualitas air ini studi lanjutan dilakukan yaitu dengan mengaplikasikan sistem lahan basah terapung yang memanfaatkan 3 jenis tanaman air lokal. Hasil studi menunjukkan bahwa kandungan nutrien (N, P, K) pada 3 tanaman air cenderung berada di atas standar menurut SNI 19-17030-2004. Khususnya kandungan Nitrogen standar mutu (N) 0,40% namun pada ketiga makrofita masing-masing sebesar (0,72; 1,34, 0,92) %, jauh di atas standar mutu. Kandungan nutrient juga menunjukkan angka melebihi baku mutu menurut PP RI No. 22 tahun 2021. Penelitian ini menemukan tanaman makrofita air, bertumbuh dan berkembang sangat pesat di dalam lahan basah. Jika pemanenan dilakukan, maka 3 tanaman air ini relatif efisien dalam menghilangkan nutrient (P dan N) sehingga mengurangi tingkat kesuburan danau penyebab eutrofikasi.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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