Program Green Campus melalui Penanaman Pohon Ketapang Kencana (Termenelia mantily) dan Ki Hujan (Samanea saman) dalam Upaya Mengurangi Global Warming
Bibliographic record
Abstract
Kampus yang hijau tentunya akan memberikan efek kenyamanan bagi insan civitas akademisi dalam sebuah perguruan tinggi. Universitas Sulawesi Barat merupakan salah satu kampus terbesar di Sulawesi Barat yang kehadirannya diharapkan dapat menjadi cikal bakal kampus yang ramah lingkungan. Oleh karena itu, green campus sebagai wujud kecintaan terhadap lingkungan yang perlu ditumbuhkan akan di mulai dari lingkungan internal kampus melalui gerakan penanaman 100 pohon yang terdiri dari pohon ketapang kencana (Termenelia mantily) dan ki hujan (Samanea saman) disekitar areal kampus dengan melibatkan mahasiswa Fakultas Pertanian dan Kehutanan. Gerakan penanaman 100 pohon ini diharapkan mampu membawa lingkungan kampus di Universitas Sulawesi Barat sebagai kampus yang hijau, asri dan nyaman. Program penanaman 100 pohon diharapkan menjadi langkah awal timbulnya kesadaran untuk menjadikan Universitas Sulawesi Barat sebagai eco-green campus. Salah satu elemen dari penerapan eco-green campus adalah green open space melalui gerakan menghijaukan ruang terbuka di areal sekitar bangunan baik perkantoran dan ruang perkuliahan di kampus Padang-Padang, rektorat dan LPPM Universitas Sulawesi Barat. Selain green open space ke depannya, elemen green campus yang lain seperti green movement, green transportation dan green energy dapat diterapkan di Unversitas Sulawesi Barat seperti yang telah diterapkan oleh kampus-kampus besar di Indonesia seperti Institut Pertanian Bogor (IPB). Program ini selain tujuan utama yang ingin dicapai dalam mewujudkan green campus di Universitas Sulawesi Barat juga membantu program dunia dalam mengurangi pemanasan global (global warming).
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.167 | 0.025 |
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".