Predictions of Food Security Based on Land Requirements in Sukoharjo Regency in 2032
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
<p>Urbanisasi memberikan banyak dampak pada suatu wilayah salah satunya adalah terjadinya fenomena <em>urban Sprawl</em> yang berdampak pada wilayah pinggiran kota. Kabupaten Sukoharjo sebagai salah satu Wilayah Peri Urban (WPU) yang terdampak dari perkembangan Kota Surakarta mengalami peningkatan jumlah penduduk dan diproyeksikan akan terus meningkat sampai tahun 2032. Hal ini menyebabkan semakin sempitnya lahan pertanian yang akan berdampak pada tingkat ketahanan pangan di wilayah tersebut. Melalui proyeksi penduduk dan pemodelan penggunaan lahan tahun 2032 berbasis <em>cellular automata</em> dilakukan perhitungan kebutuhan lahan setara beras sebagai upaya untuk memprediksi tingkat ketahanan pangan Kabupaten Sukoharjo di tahun 2032 mendatang. Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa tingkat ketahanan pangan Kabupaten Sukoharjo tahun 2032 diprediksi akan mengalami defisit pangan diseluruh Kecamatan, kondisi ini tentunya memerlukan perhatian khusus dari pemerintah sebagai upaya prefentif agar ketahanan pangan di Kabupaten Sukoharjo tetap terjaga dan dapat mencapai tingkat swasembada pangan.</p>
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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