PEMANFAATAN TEKNOLOGI GIS PADA PROGRAM PENDAMPINGAN PERLUASAN AREAL TANAM PADI DI KABUPATEN PAKPAK BHARAT
Notice bibliographique
Résumé
Pelaporan Perluasan Areal Tanam (PAT) padi di Kabupaten Pakpak Bharat menghadapi permasalahan signifikan, di mana proses survei yang dilakukan secara acak di lapangan sering kali menghasilkan pelaporan data yang lambat dan tidak akurat. Selain itu, seringkali terjadi tumpang tindih dengan data luas baku sawah tadah hujan dari tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan teknologi Geographic Information System (GIS) dalam pelaporan data PAT padi sawah, khususnya pada kegiatan pendampingan Program Antisipasi Darurat Pangan di Kabupaten Pakpak Bharat. Metode yang digunakan adalah tracking menggunakan aplikasi Avenza Maps, dengan survei lapangan pada 17 titik koordinat yang merepresentasikan area sawah tadah hujan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi tracking sawah tadah hujan melalui pemanfatan teknologi GIS sebesar 100% dengan capaian PAT padi sawah sebesar 1.204%. Penerapan peta GIS melalui aplikasi Avenza Maps terbukti sangat bermanfaat dalam membantu memvisualisasikan data, meningkatkan akurasi dan akselerasi pelaporan perluasan areal tanam padi di Kabupaten Pakpak Bharat.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».