PENGEMBANGAN POTENSI EKONOMI DI PULAU ADONARA KABUPATEN FLORES TIMUR BERDASARKAN DISTRIBUSI ARUS BARANG
Bibliographic record
Abstract
Pulau Adonara merupakan salah satu pulau yang ada di Wilayah Kepulauan Kabupaten Flores Timur. Pulau Adonara terkenal dengan budaya daerahnya dan kaya akan potensi alam yang di miliki, namun belum dikelola dan dikembangkan secara optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk Pengembangan Potensi unggulan, Pergerakan Distribusi Arus Barang Masuk dan Keluar serta Strategi Pengembangan di Pulau Adonara Kabupaten Flores Timur. Penelitian ini menggunakan metode analisa Deskriptif Kuantitatif dan Kualitatif. Teknik analisis yang digunakanadalah analisis Location Question (LQ) untuk mengetahui potensi unggulan di Pulau Adonara,distribusi frekuensi untuk mengetahui barang yang masuk dan keluar dan analisis SWOT danSTTEP untuk menentukan Strategi Pengembangan Potensi Ekonomi. Hasil penelitian menunjukanbahwa Pulau Adonara memiliki sektor basis dibidang pertanian dengan sub sektor pertanian kebundan pertanian bahan makanan. Distribusi barang yang ada di Pulau Adonara lebih dominan di ekspor (asam, pertanian kebun, ikan ke Wilayah Jawa, Makasar, Maluku Utara, Ambon, Kefa, Lembata, Button dan Lombok ) dari pada untuk impor. Pengembangan potensi ekonomi dapat dilakukan dengan cara meningkatkan sumberdaya manusia, sehingga masyarakat lebih siap menghadapi teknologi, mengembangkan potensi yang ada, kesadaran terhadap pemanfaatan lahan dan lingkungan, serta kesiapan untuk bekerjasama dengan pihak pemerintah maupun swasta untuk mengembangkan potensi ekonomi.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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".