IMPLEMENTASI KEBIJAKAN LAHAN PERTANIAN PANGAN BERKELANJUTAN
Bibliographic record
Abstract
Implementasi kebijakan LP2B di Kabupaten Sleman perlu memperhatikan kesediaan pemilik lahan untuk mendukung implementasi LP2B sesuai dengan pedoman teknis penetapan LP2B. Kesediaan pemilik lahan ini dapat dipengaruhi oleh pemahaman mereka mengenai karakteristik wilayahnya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tingkat kesediaan pemilik lahan, mengidentifikasi pemahaman pemilik lahan mengenai karakteristik wilayah, dan melakukan analisis pengaruh faktor pemahaman pemilik lahan tentang karakteristik wilayah terhadap tingkat kesediaan pemilik lahan untuk mendukung implementasi kebijakan LP2B. Data kesediaan pemilik lahan diperoleh dari hasil lapangan menggunakan kuesioner dari 333 pemilik lahan. Berdasarkan hasil analisis regresi linier dengan metode stepwise diketahui sebanyak 93.39% memiliki kesediaan tinggi dan 6.61% memiliki kesediaan rendah. Faktor pemahaman mengenai karakteristik wilayah diketahui memiliki pengaruh terhadap tingkat kesediaan pemilik lahan dengan variabel pemahaman mengenai potensi lahan, masalah lahan, kebijakan LP2B, dan rencana pemanfaatan ruang dengan nilai nilai R 2 sebesar 0.438. Secara keseluruhan pemilik lahan bersedia mendukung implementasi LP2B dengan tidak mengubah lahan selama 1-10 tahun sebanyak 35 pemilik lahan dan selama 11 – 20 tahun sebanyak 298 pemilik lahan walaupun masih terdapat pemilik lahan yang sangat tidak paham dan tidak paham mengenai karakteristik wilayah.
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 | 0.004 | 0.014 |
| 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 | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.018 |
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".