Tingkat Konektivitas Fasilitas Wilayah Pertumbuhan/Kawasan Potensial Kabupaten Mojokerto
Bibliographic record
Abstract
Berdasarkan RPJMD Kabupaten Mojokerto misi ketiga memiliki tujuan yaitu “meningkatnya konektivitas ekonomi melalui ketersediaan sarana dan prasarana transportasi serta teknologi informasi komunikasi yang memadai dan handal”. Salah satu indikasi keberhasilan pembangunan adalah terpenuhinya kondisi konektivitas yang ideal yang mendukung perkembangan wilayah sehingga pemerataan pembangunan dapat tercapai. Tujuan penelitian ini adalah menilai tingkat konektivitas wilayah berdasarkan elemen-elemen sarana prasarana transpotasi pada seluruh wilayah Kabupaten Mojokerto. Teknik analisis yang digunakan adalah indeks konektivitas, indeks sentralitas marshall dan indeks gravitasi. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan nilai indeks konektivitas Kabupaten Mojokerto adalah >1, sehingga dapat disimpullkan bahwa secara umum pertumbuhan Kabupaten Mojokerto termasuk dalam klasifikasi wilayah yang maju. Pada perhitungan indeks sentralitas marshall, Kecamatan Gedeg, Kemlagi, Mojosari dan Ngoro merupakan wilayah yang paling mudah untuk diakses yang berpotensial sebagai wilayah pemusatan kegiatan. Sedangkan pada indeks gravitasi, kawasan yang memiliki daya tarik kuat yaitu di sekitar Kota Mojokerto dan pusat Kabupaten Mojokerto, yaitu wilayah yang telah dilalui oleh jalan arteri dan kolektor
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".