PENGARUH PEMBANGUNAN MAMMINASATA TERHADAP PERUBAHAN SOSIAL EKONOMI DAN EKOLOGI PADA MASYARAKAT LOKAL
Bibliographic record
Abstract
Skema perencanaan pembangunan untuk mengejar pertumbuhan ekonomi dengan pembangunan perkotaan seperti kota Mamminasata jelas mempengaruhi perubahan sosial dalam masyarakat setempat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjelaskan dan menganalisis dampak pembangunan Mamminasata menjadi sosio-ekonomi, sosio-budaya dan sosio-ekologis pada masyarakat setempat. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif yang didukung oleh pendekatan kuantitatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa (1) konversi lahan dan transaksi lain dan komposisi dalam mengambil hunian di perkotaan dengan masyarakat lokal Samata dan Borongraukang memiliki peningkatan masing-masing. (2) Masyarakat lokal dari Samata lebih dipengaruhi oleh keberadaan penduduk perkotaan lebih dari Borongraukang, yang bisa membawa deklinasi kolektivitas antara masyarakat setempat. (3) Perubahan Sosial ekologi akibat dari konversi lahan, gangguan penyaluran air irigasi dan proses kering gabah (padi) adalah bentuk keterasingan terhadap masyarakat setempat (4) Ketergantungan pada sisi lain telah menyebabkan negara keterbelakangan dalam perbedaan sosial, munculnya komunitas individu (Gesselschaft), difusi lembaga perkotaan dan ketergantungan akses permodalan di daerah perkotaan. Kata kunci: mamminasata, masyarakat setempat, ketergantungan, pembangunan, perubahan sosial, reproduksi ketergantungan
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".