PENDAMPINGAN PENGINPUTAN DATA KLHS KE DALAM INTEGRASI RPJMD KABUPATEN SBB TAHUN 2025-2029
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This community service program was conducted to strengthen the capacity of the Government of West Seram Regency in integrating the Strategic Environmental Assessment (SEA/KLHS) into the Regional Medium-Term Development Plan (RPJMD) for the 2025–2029 period. The activity was initiated in response to the limited quality of sectoral data and weak coordination among Regional Apparatus Organizations (OPDs), which have hindered the implementation of sustainable development principles in regional planning documents. A participatory and collaborative approach was applied by involving experts in urban and regional planning, environmental studies, social development, and Geographic Information Systems (GIS). The main stages included the collection and verification of Sustainable Development Goals (SDG) achievement data, the analysis of environmental carrying and assimilative capacities, and the validation of results through public consultation forums engaging various stakeholders. The mentoring process resulted in an increase in SDG data availability up to 75%, the preparation of regional and environmental baseline data, and the identification of six strategic sustainable development issues integrated into the Policies, Plans, and Programs (KRP) of the RPJMD. Overall, this activity significantly improved data governance and evidence-based decision-making, while also opening opportunities for developing a GIS-based digital assistance system to support sustainable and adaptive regional development planning. ABSTRAK Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan untuk memperkuat kemampuan Pemerintah Kabupaten Seram Bagian Barat dalam mengintegrasikan Kajian Lingkungan Hidup Strategis (KLHS) ke dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) periode 2025–2029. Kegiatan ini berangkat dari kondisi lemahnya kualitas data sektoral serta kurangnya koordinasi lintas Organisasi Perangkat Daerah (OPD), yang berdampak pada rendahnya penerapan prinsip pembangunan berkelanjutan di dokumen perencanaan daerah. Pendekatan yang digunakan bersifat partisipatif dan kolaboratif, dengan melibatkan para ahli di bidang perencanaan wilayah dan kota, lingkungan, sosial, dan sistem informasi geografis (GIS). Rangkaian kegiatan meliputi pengumpulan dan verifikasi data capaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB), analisis terhadap daya dukung dan daya tampung lingkungan, serta validasi hasil melalui forum konsultasi publik yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan. Hasil pendampingan menunjukkan adanya peningkatan ketersediaan data TPB hingga mencapai 75%, tersusunnya data kondisi umum daerah dan lingkungan hidup, serta identifikasi enam isu strategis pembangunan berkelanjutan yang kemudian diintegrasikan ke dalam Kebijakan, Rencana, dan Program (KRP) RPJMD. Secara keseluruhan, kegiatan ini memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan kualitas tata kelola data, pengambilan keputusan berbasis bukti, serta membuka peluang pengembangan sistem pendampingan digital berbasis GIS guna memperkuat perencanaan pembangunan daerah yang berkelanjutan dan adaptif terhadap perubahan.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».