PENGEMBANGAN KAWASAN INDUSTRI DALAM MEMAKSIMALKAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KOTA SEMARANG SUATU PERSPEKTIF KONSEP PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Bibliographic record
Abstract
Di Kota Semarang terdapat 9 (sembilan) kawasan Industri tersebut adalah kawasan industry Wijayakusuma, Kawasan Industri Terboyo, Kawasan Industri Lamicitra Nusantara, dan Kawasan Industri Bukit Semarang Baru, Lingkungan industri Kecil Bugangan Baru, Kawasan Industri Guna Mekar Tambak Aji, Kawasan Industri Candi, Kawasan Industri Tugu, dan Kawasan Industri Sinar Centra Cipta. Tingkat okupansi sembilan kawasan industri seluas 1.029 hektare di kota itu mencapai 75%. Namun pada sisi lain persoalan yang kemudian mengemuka adalah masalah lingkungan hidup.Materi dan muatan yang terkandung dalam Peraturan Pemerintah No 24 Tahun 2009 tentang Kawasan Industri yang kemudian dijabarkan dalam Peraturan Daerah Pemerintah Kota Semarang No 14 tahun 2011 tentang Rencana Tata dan Ruang Wilayah telah baik. Namun yang perlu diperhatikan adalah bagaimana kemampuan pemerintah daerah saat ini untuk menjabarkan kebijakan tersebut di lapangan. Indicator adanya ketidak konsistenan tersebut adalah terdapat pembiaran atas pembuangan limbah pada beberapa lokasi kawasan industri.Selayaknya dengan pengembangan kawasan industri, pemerintah secara sadar menjadi dipermudah dalam melakukan pengontrolan apabila terjadinya penyimpangan. Namun jika pemerintah tidak serius dan hanya berorientasi keuntungan semata, maka akan dikhawatirkan menimbulkan problematika di kemudian hari yaitu persoalan dilema dan ketimpangan pembangunan yang utamanya diharapkan dapat dijalankan pada masa yang akan datang.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.011 |
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".