PRIORITAS PERLINDUNGAN LAHAN SAWAH PADA KAWASAN STRATEGIS PERKOTAAN DI KABUPATEN GARUT
Notice bibliographique
Résumé
Perlindungan lahan sawah di Kabupaten Garut perlu dilakukan sejak dini, hal ini dimaksudkan untuk menjaga keberadaan lahan sawah serta jati diri Kabupaten Garut sebagai lumbung padi Provinsi Jawa Barat. Upaya ini dilakukan untuk mendukung ketahanan pangan nasional ditengah maraknya isu konversi lahan pertanian. Terutama pada Kawasan Strategis Perkotaan yang pada dasarnya merupakan pusat perekonomian di Kabupaten Garut. Hasil kajian ini diharapkan diperoleh gambaran kondisi aktual lahan sawah di Kawasan Strategis Perkotaan Kabupaten Garut. Penghitungan neraca lahan dilakukan dengan membandingkan kebutuhan dan ketersediaan lahan pada Kawasan Strategis Perkotaan di Kabupaten Garut. Penentuan lahan prioritas dilakukan atas parameter: 1) kelas kesesuaian lahan; 2) intensitas pertanaman (IP); 3) sistem Irigasi; 4) luas hamparan; dan 5) jarak dari bahu jalan. Selanjutnya dilakukan pengelompokan berdasarkan kriteria fisik yang homogen, sehingga diperoleh empat karakteristik tipologi perlindungan lahan sawah di Kawasan Strategis Perkotaan. Sebaran lahan prioritas pertama kemudian di bandingkan dengan pola ruang dalam RTRW Kabupaten Garut tahun 2011-2013, sehingga diperoleh luas lahan prioritas pertama yang sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kawasan Strategis Perkotaan adalah sebesar 2,079 ha atau setara dengan 25.67% dari luas wilayah. Artinya, jika lahan sawah prioritas pertama ini digunakan sebagai sumber untuk Ruang Terbuka Hijau (RTH) dengan standar minimal 30%, pemerintah hanya tinggal mengakumulasi kekurangan sebesar 4.33%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».