Arahan Peningkatan Keberlanjutan Hutan Kota di Kota Surabaya
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Hutan Kota Surabaya merupakan salah satu ruang terbuka hijau yang belum sepenuhnya terkoordinir dengan baik dari segi sumber daya vegetasi, komunitas, dan pengelolaannya. Selain itu, luasan dan fungsi hutan kota di surabaya saat ini masih belum sesuai dengan kebutuhan dan Perda No. 15 tahun 2014 tentang Hutan kota. Tahapan penelitian ini diawali hasil content analysis adalah variabel yang berpengaruh yang terbagi dalam 3 faktor yakni sumberdaya vegetasi, komunitas dan pengelolaan. Selanjutnya, dilakukan penilaian tingkat keberlanjutan dengan menggunakan teknik skoring. Kemudian perumusan arahan peningkatan keberlanjutan hutan kota menggunakan analisis deskriptif komparatif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan hutan kota berkelanjutan tinggi (hutan kota Pakal, hutan kota Balasklumprik, hutan kota Sumurwelut, dan Kebun Binatang Surabaya) berfokus pada strategi koordinasi antar dinas, kerjasama industri hijau dan warga serta peraturan yang tegas. Sedangkan berkelanjutan sedang dan rendah (hutan kota Lempung, hutan kota Sambikerep, hutan kota Gununganyar, hutan kota Jeruk, hutan kota Penjaringan Sari dan hutan kota Prapen) berfokus pada penanaman secara intensif, pendanaan secara kreatif, pembangunan fasilitas dan perekrutan tenaga kerja sesuai dengan luasan hutan kota
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 it