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Enregistrement W4412467595 · doi:10.22487/peweka.v2i1.10

Kesesuaian Kegiatan Pemanfaatan Ruang Pada Kawasan Lindung di Kota Palu

2023· article· id· W4412467595 sur OpenAlexaff
Rizkhi Rizkhi, Vivi Novianti, Fitriah Fajar Magfirah, Fadila Ramadhani

Notice bibliographique

RevueJurnal PeWeKa Tadulako · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pengembangan atau pembangunan suatu wilayah harus berdasar pada lahan yang tersedia, karena lahan merupakan sumberdaya utama yang sangat dibutuhkan. Pengembangan atau pembangunan di Kota Palu terlihat pada penggunaan lahan yang makin berkembang dan dinamis, sehingga perlu terus dipantau perkembangannya karena seringkali pemanfaatan lahan tidak sesuai dengan peruntukannya, hal tersebut akan menyebabkan daya dukung lingkungan terlampaui. Kondisi ini mengisyaratkan bahwa untuk mewujudkan terciptanya pemanfaatan ruang yang “tertib ruang” diperlukan tindakan pengendalian pemanfaatan ruang yang sungguh-sungguh. Sehingga perlunya tindakan pengkajian tingkat kesesuaian pemanfaatan ruang di Kota Palu. Penyimpangan pemanfaatan lahan pada Kawasan lindung di Kota Palu, Teridentifikasi Kawasan Permukiman yang masuk dalam area sempadan pantai seluas 62,69 Ha, Permukiman masuk dalam area sempadan sungai 37,12 Ha, Permukiman yang masuk dalam area ruang terbuka seluas 47,32 ha, dan permukiamn masuk dalam area patahan aktif seluas 7,31 Ha. Berdasarkan kondisi yang ada, penelitian ini di lakukan untuk mengetahui tingkat efektifitas pemanfaatan ruang pada Kawasan lindung di Kota Palu berdasarkan tingkat kesesuaian pemanfaatan ruang yang tertuang dalam rencana tata ruang yang ada, dengan sasaran mengkaji perkembangan Penggunaan lahan 2019 hingga 2021, mengkaji kesesuaian dan deviasi pemanfaatan ruang yang terjadi pada Kawasan lindung di Kota Palu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
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