Daya Dukung Lahan Pertanian, Permukiman, dan Kawasan Lindung di DAS Sembung, Kabupaten Sleman, DIY
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan wilayah di DAS Sembung yang semakin meningkat menjadikan analisis daya dukung terhadap lahan permukiman, pertanian, dan kawasan lindung perlu dilakukan. Analisis ketiga daya dukung tersebut dilakukan secara spasial berdasarkan bentuklahan yang terdiri dari lereng kaki, dataran kaki, dan teras sungai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa daya dukung terhadap permukiman menunjukkan bahwa pada lereng kaki dan dataran kaki memiliki daya dukung yang tinggi sedangkan pada bentuklahan teras sungai memiliki daya dukung permukiman yang rendah. Hal ini dipengaruhi oleh faktor luas lahan layak permukiman dan jumlah penduduk pada masing-masing bentuklahan. Hasil perhitungan daya dukung pertanian menunjukkan bahwa lereng kaki memiliki daya dukung yang tergolong tinggi sedangkan pada dataran kaki dan teras sungai memiliki daya dukung yang rendah, hal ini disebabkan karenatekstur tanah di lereng kaki adalah geluh berpasir yang cocok untuk pertanian sedangkan tektur tanah pada dataran kaki dan teras sungai dominan pasir. Hasil perhitungan daya dukung lindung menunjukkan bahwa pada bentuklahan lereng kaki dan dataran kaki memiliki daya dukung yang tergolong rusak sedangkan pada teras sungai tergolong sedang. Hal ini sangat dipengaruhi olehkondisi alami yang ada pada lereng kaki dan dataran kaki telah banyak berubah akibat aktivitas manusia
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 | 0.002 |
| 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 | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".