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Enregistrement W4415331926 · doi:10.24252/teknosains.v19i2.49287

Analisis daya dukung lahan permukiman berbasis kesesuaian lahan Kecamatan Sinjai Utara Kabupaten Sinjai

2025· article· W4415331926 sur OpenAlexaff
Wahyu Amanah Putra, Syarif Beddu, Nurul Istiqamah Ulil Albab

Notice bibliographique

RevueTEKNOSAINS MEDIA INFORMASI SAINS DAN TEKNOLOGI · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon stockLand useHydrology (agriculture)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kecamatan Sinjai Utara, sebagai ibukota Kabupaten Sinjai, mengalami perkembangan jumlah dan aktivitas penduduk yang kompleks. Seiring meningkatnya jumlah penduduk, kebutuhan tempat tinggal juga meningkat serta menyebabkan perubahan penggunaan lahan dari lahan produktif ke perumahan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui potensi pemanfaatan lahan permukiman dan ambang batas jumlah penduduk, melalui analisis Kesesuaian Lahan Permukiman, Daya Dukung Lahan Permukiman, dan Proyeksi Penduduk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lahan sesuai untuk kawasan permukiman memiliki luas 5,68 km² (19,43% dari luas wilayah kecamatan). Dengan DDPm 4,23 pada tahun 2022, Kecamatan Sinjai Utara masih mampu menampung penduduk hingga 218.321 jiwa. Proyeksi penduduk 10 tahun kedepan menunjukkan jumlah penduduk sebanyak 59.788 jiwa dengan DDPm 3,65, menandakan Kecamatan Sinjai Utara masih mampu menampung penduduk pada 10 tahun kedepan.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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