PERANAN KOMUNITAS LOKAL DALAM PERENCANAAN PENGEMBANGAN GEOSITE DI KAWASAN GEOPARK BELITONG
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana masyarakat setempat sebagai pengelola geosite membuat perencanaan pengembangan geosite di Kawasan Geopark Belitong. Dalam hal ini masyarakat setempat menjadi sumber utama informasi penelitian. Metode penelitian yang digunakan adalah studi deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Penelitian ini tidak didasarkan pada pengujian hipotetis tetapi dengan menggunakan analisis terhadap definisi operasional konsep yang telah dirumuskan berdasarkan pertanyaan penelitian. Namun demikian, peneliti juga melakukan analisis matematika menggunakan Teknik �Weight Scoring System� atau sistem penilaian berbobot untuk menganalisis pola dan arti hubungan antar kategori. Sementara itu, peninjauan literatur masih tetap dilakukan untuk mengetahui teori-teori yang telah diterapkan dalam penelitian terkait. Instrumen pengumpulan data menggunakan teknik observasi, dokumentasi, dan wawancara. Penelitian ini dilakukan di 4 (empat) lokasi Geosite yang terdiri dari 1) Geosite Bukit Peramun di Kecamatan Sijuk Kabupaten Belitung, 2) Geosite Juru Sebrang di Kecamatan Tanjungpandan Kabupaten Belitung, 3) Geosite OpenPit Namsalu di Kecamatan Kelapa Kampit Kabupaten Belitung Timur dan 4) Geosite Tebat Rasau di Kecamatan Simpang Renggiang Kabupaten Belitung Timur. Dengan teknik "purposive sampling", maka jumlah Informan yang digunakan adalah sebanyak 16 orang yang didistribusikan secara proporsional untuk setiap lokasi penelitian. Penelitian ini menemukan fakta bahwa masyarakat lokal pada umumnya memiliki kemampuan yang baik untuk menyusun dan merumuskan perencanaan pengembangan Geosite namun tetap berpotensi untuk lebih ditingkatkan dengan mengoptimalkan pengetahuan, partisipasi dan keterampilan teknis dalam perencanaan melalui strategi peningkatan kapasitas sumber daya manusia (HRD) dalam pengelolaan Geosite sesuai dengan top 10 fokus area UNESCO Global Geopark.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.013 |
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".