TIPOLOGI DESA BERDASARKAN VARIABEL PENCIRI HUTAN RAKYAT
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menguji penggunaan faktor biofisik dan sosial ekonomi dalam mengklasifikasi desa dengan variabel penciri hutan rakyat. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menentukan variabel yang paling signifikan yang mempengaruhi tipologi desa yang terkait dengan luas hutan rakyat. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Ciamis menggunakan data 336 desa. Dasar pembuatan tipologi pada penelitian ini adalah faktor biofisik dan sosial ekonomi. Terdapat 6 variabel biofisik yaitu: penggunaan lahan non sawah, kelerengan lahan, jarak ke kawasan hutan negara, jarak ke jalan besar, kemampuan lahan, dan kerapatan jalan dan dan 3 variabel sosial ekonomi yaitu: kepadatan penduduk, rumah permanen, dan umur produktif penduduk yang diteliti. Hasil penelitian menemukan terdapat delapan variabel yang berkorelasi, dan satu variabel yang tidak berkorelasi dengan luas hutan rakyat yaitu jarak ke jalan besar. Berdasarkan analisis gerombol, penelitian berhasil menemukan 2 tipologi hutan rakyat, yaitu wilayah yang berpotensi tinggi dan berpotensi rendah untuk berkembangnya hutan rakyat. Variabel yang terpilih untuk penggerombolan adalah berdasarkan desain hasil analisis komponen utama terhadap 8 variabel yang berkorelasi, dengan nilai akurasiumumsebesar 64%. Kata Kunci:Biofisik, analisis gerombol, hutan rakyat, sosial ekonomi, tipologi desa
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".