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
Abstrak Pertambahan jumlah penduduk di suatu wilayah membuat kebutuhan untuk lahan permukiman semakin meningkat, sementara lahan memiliki keterbatasan dalam pemanfaatannya. Maka diperlukan kesesuaian antara penggunaan lahan dengan karakteristik lahan. Tujuan penelitian ini menganalisis kesesuaian lahan permukiman dengan rencana pola ruang wilayah di Kecamatan Tanjung Gadang Kabupaten Sijunjung. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Dalam menganalisis kesesuaian lahan dilakukan analisis kuantitatif berupa sistem matching, scoring dan overlay peta dengan sistem informasi geografi. Hasil penelitian menunjukan (1) Kondisi permukiman aktual di Kecamatan Tanjung Gadang memiliki luas 170 Ha dan pola penyebarannya mengikuti pola jalan. (2) Kesesuaian lahan permukiman di Kecamatan Tanjung Gadang dikategorikan menjadi empat kelas yaitu: Sangat Sesuai (S1) dengan luas 8.902 Ha, Sesuai (S2) dengan luas 5.394 Ha, Sesuai Marginal (S3) dengan luas 12.897 Ha, Tidak Sesuai (N) dengan luas 21.411 Ha. (3) Sedangkan konsistensi lahan permukiman terhadap rencana pola ruang wilayah sebesar 0,88%. Hal ini menunjukan bahwa implementasi rencana tata ruang wilayah untuk permukiman di Kecamatan Tanjung Gadang sebesar 88%. Kata Kunci: Kesesuaian Lahan, Permukiman, Konsistensi
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.022 |
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