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Enregistrement W4416607444 · doi:10.53625/jirk.v5i6.11758

PENILAIAN KERENTANAN INTRINSIK AIRTANAH TERHADAP PENCEMARAN DENGAN METODE SINTACS DI KOTA MANADO

2025· article· W4416607444 sur OpenAlex
Nur Fitri Ramadhani, Ficky Marcellino Oroh, Jessen Granbey Potalangi, Claudio Elroi Pandelaki, Muhammad Dany Mufid Farera, Laura Novena Pangalila

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation Research and Knowledge · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater and Land Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesUniversitas Sam Ratulangi
Mots-clésHydrology (agriculture)Biosphere modelContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air tanah merupakan salah satu sumber air utama bagi masyarakat di Kota Manado, sehingga informasi mengenai tingkat kerentanannya terhadap pencemaran diperlukan untuk mendukung pengelolaan yang berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kerentanan airtanah di Kota Manado menggunakan metode SINTACS. Metode ini menerapkan tujuh parameter hidrogeologi yang kemudian diberikan nilai, bobot, dan skor dengan analisis spasial overlay untuk memperoleh indeks kerentanan. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah Kota Manado didominasi oleh kelas kerentanan sedang (69,04%), kelas kerentanan rendah mencakup 27,62%, sedangkan kelas kerentanan tinggi hanya mencakup 3,34% dan umumnya berada di wilayah pesisir dan dataran rendah. Faktor yang paling berpengaruh adalah muka airtanah dangkal, laju infiltrasi tinggi, media akuifer permeabel, nilai konduktivitas hidrolik besar, serta topografi datar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa beberapa area di Kota Manado berpotensi mengalami pencemaran airtanah sehingga memerlukan prioritas dalam perencanaan pengelolaan sumber daya air dan mitigasi lingkungan.

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.

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)0,005
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,312 · 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