STRATEGI PENGEMBANGAN KAWASAN PERTANIAN PADI BERBASIS PREFERENSI PETANI DAN SUMBERDAYA LAHAN DI KABUPATEN BANGKA SELATAN
Bibliographic record
Abstract
Sebagai penghasil padi terbesar di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Kabupaten Bangka Selatan belum mampu mencapai swasembada beras. Meningkatnya aktivitas penambangan timah dan perkebunan di wilayah ini memicu petani padi untuk beralih profesi menjadi penambang timah atau bekerja di sektor penunjang pertambangan timah. Diperlukan strategi yang tepat untuk mengantisipasi permasalahan terkait ketahanan pangan tersebut. Penelitian ini bertujuan: (1) menganalisis prioritas strategi pengembangan pertanian padi berdasarkan hirarki preferensi petani, (2) mengidentifikasi sumberdaya lahan tersedia untuk pengembangan pertanian padi berbasis interpretasi citra Landsat dan evaluasi kesesuaian lahan, serta (3) menyusun arahan pengembangan lahan pertanian padi di Kabupaten Bangka Selatan. Dua strategi utama yang diprioritaskan petani adalah pengembangan infrastruktur pertanian dan sarana-prasarana produksi padi. Strategi penting lainnya yang dipilih petani daerah cukup berkembang adalah peningkatan pemasaran hasil, sedangkan petani daerah belum berkembang lebih memilih peningkatan insentif dari pemerintah. Sumberdaya lahan yang sesuai untuk budidaya padi ladang teridentifikasi berkelas S1 dan S3 masing-masing seluas 8,460 dan 12,630 ha, sedangkan untuk padi sawah berkelas S1, S2 dan S3 masing-masing seluas 8,680; 30 dan 3,070 ha. Strategi pengembangan di daerah cukup berkembang terutama diarahkan untuk peningkatan produktivitas usahatani, sedangkan di daerah berkembang untuk melindungi eksistensi aktivitas pertanian padi.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".