Identifikasi Lahan Investasi Potensial Kawasan Free Trade Zone (FTZ) Bintan
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.
Notice bibliographique
Résumé
Free Trade Zone (FTZ) merupakan kawasan yang terpisah dari daerah pabean sehingga bebas dari pengenaan bea masuk, PPN, PPnBM, dan cukai. Salah satu Kawasan FTZ di Indonesia adalah FTZ Bintan. Berada di sisi jalur perdagangan internasional paling ramai di dunia menjadikan Bintan sebagai pintu gerbang arus masuk investasi, barang dan jasa dari dan ke luar negeri. Ketersediaan SDM dan lahan serta komitmen Pemda sangat mendukung bertumbuhnya investasi. Maka dibutuhkan suatu instrumen bagi calon investor terkait ketersediaan, sebaran, dan kondisi lahan-lahan potensial untuk investasi. Dengan pendekatan deskriptif-kualitatif dan menggunakan teknik analisis spasial serta keakuratan data citra satelit yang diperoleh, dapat dihasilkan suatu instrumen akademis dan komprehensif. Data citra satelit dilakukan koreksi orthorektifikasi dan georeferencing untuk menguji validitasnya dan selanjutnya di digitasi, atribusi, dan dilakukan penampalan terhadap peraturan tata ruang serta analisis terhadap kriteria kondisi lahan yang mendukung investasi untuk menghasilkan lahan-lahan potensial untuk investasi. Hasil analisis menunjukkan 1.679,53Ha (4,23%) dan 15.423,92Ha (38,80%) dari total Kawasan FTZ Bintan termasuk kategori lahan potensial sangat tinggi dan tinggi. Lahan-lahan tersebut didominasi semak belukar, tegalan dan lahan-lahan terbuka, memiliki aksesibilitas jalan yang baik serta aksesibilitas yang tinggi terhadap simpul-simpul transportasi sebagai askes keluar masuk barang, jasa dan tenaga kerja.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 découle