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Enregistrement W4410385955 · doi:10.25077/dampak.22.1.45-55.2025

Studi Potensi Serapan Karbon dan Nilai Ekonomi dari Inisiatif Penghijauan di PT PLN Indonesia Power Pangkalan Susu PGU

2025· article· id· W4410385955 sur OpenAlexaff
Mazda Adli, Rahmi Utami, Yasmine Anggia Sari, Lies Setyowati, Randy Zulkarnain

Notice bibliographique

RevueDampak · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)ArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pemanasan global menjadi permasalahan krusial yang berdampak terhadap lingkungan, terutama disebabkanolehemisi gas rumah kaca (GRK) dari sektor energi. PT PLN Indonesia Power Pangkalan Susu PGU, sebagai pembangkit listrik berbahan bakar batubara, bertanggung jawab mengurangi dampak lingkungan dari operasional PLTU. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi potensi serapan karbon dari program penghijauan PT PLN Indonesia Power Pangkalan Susu PGU serta nilai ekonominya. Metode yang digunakan adalah persamaan allometrik untuk mengukur serapan karbon dan perhitungan nilai ekonomi dengan metode proxy good technique. Penelitian ini mengidentifikasi potensi serapan karbon dan nilai ekonomi dari program penghijauan di lokasi operasional (8,57 ha) dan lokasimangrove (2 ha) di Desa Pasar Rawa. Hasil penelitian menunjukkan total serapan karbon mencapai 1.231,06 tonCO2 per tahun dengan nilai ekonomi sebesar 12.310,68 USD dolar atau sekitar Rp201.895.152,00 per tahun, berdasarkanharga pasar karbon sebesar 10 dolar per ton CO2. Meskipun memberikan manfaat lingkungan dan nilai ekonomi, programini masih defisit dalam memenuhi persetujuan teknis batas atas emisi (PTBAE) yang ditetapkan oleh KementerianESDM. Untuk memenuhi target emisi pada tahun 2024, diperlukan pengurangan sebesar 353.744,58 ton CO2e yangmembutuhkan lebih luas lagi lahan penghijauan. Kata Kunci: emisi gas rumah kaca, nilai ekonomi karbon, pemanasan global, penghijauan, serapan karbon

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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