Spatial Patterns Analysis of Economic Central Place (Case Study: The Prospective New Autonomous Region of North Sukabumi Regency)
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to assess which areas within the Prospective New Autonomous Region of North Sukabumi Regency have the potential to serve as economic growth centers that can foster inclusive and sustainable development.The Scalogram Analysis identified that in the Prospective New Autonomous Region of North Sukabumi Regency, accessibility and facilities are critical variables influencing the hierarchy of economic growth centers.The analysis revealed that 22 villages qualify for the 1st hierarchy, 50 villages for the 2nd hierarchy, and 91 villages for the 3rd hierarchy.The spatial autocorrelation calculations with Moran's method indicated a positive spatial autocorrelation.Furthermore, the LISA analysis identified significant groupings of villages.As a result, Karang Tengah Village in Cibadak Sub District is recommended as a potential economic growth center, fulfilling the criteria for a 1st hierarchy area located in Quadrant I (High-High).The discovery of an economic growth center in Karang Tengah Village, Cibadak Subdistrict, has important implications as an alternative capital for the Prospective New Autonomous Region of North Sukabumi Regency.The designation of this village can facilitate policy making in development planning, improve accessibility and public services, and develop infrastructure that supports regional economic growth.Thus, it is hoped that Karang Tengah Village can function as a center of government and a sustainable economic driver for the Prospective New Autonomous Region of North Sukabumi Regency.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».