Kajian Keterawatan Lukisan Gua Prasejarah di Kawasan Karst Maros Pangkep Sulawesi Selatan
Bibliographic record
Abstract
Lukisan gua prasejarah di kawasan karst Maros Pangkep merupakan cagar budaya yang rentan dengan kerusakan, baik karena faktor alam maupun budaya. Oleh karena itu, kajian mengenai keterawatan lukisan gua prasejarah di kawasan ini penting untuk dilakukan guna memperoleh data yang akurat terkait tingkat kerusakan lukisan pada masing-masing gua. Metode penelitian arkeologi yang dipadukan dengan pendekatan lingkungan dan konservasi, menjadi panduan dalam kajian ini. Metode penelitian arkeologi dioperasionalkan dalam bentuk pengumpulan data, pengolahan data dan interpretasi data. Adapun pendekatan lingkungan dan konservasi diterapkan dalam observasi flora fauna dan bentang alam kawasan. Jumlah gua yang menjadi objek kajian yaitu 44 gua dengan rincian 24 gua di Maros dan 20 gua di Pangkep. Berdasarkan kajian yang dilakukan, tingkat keterawatan lukisan gua di kawasan karst Maros Pangkep ini bervariasi mulai dari sedang sampai parah, dan hanya lima gua yang kondisi keterawatan lukisan guanya bagus. Hal ini mengacu pada tingkat kerusakan dan pelapukan fisik (retak, pecah, aus), pelapukan biologis (pertumbuhan algae, moss, lichen), pelapukan kimiawi (penggaraman, sementasi), yang juga dipengaruhi oleh faktor alam dan faktor manusia.Oleh karena itu untuk mempertahankan tingkat keterawatan lukisan gua prasejarah diperlukan sebuah sistem konservasi gua prasejarah yang memadukan antara konservasi lingkungan, konservasi arkeologis dan juga pengelolaan sumberdaya arkeologi yang berbasis pelestarian.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".