Penggunaan Model SIG Dalam Analisis Fisik Lingkungan di Kota Metro
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
Penggunaan model SIG dalam proses analisis data spasial menghasilkan data yang relevan terhadap kondisi fisik eksisting serta data dapat ditampilkan dengan sempurna. Tampilan data spasial dalam bentuk peta diharapkan dapat membantu perencana untuk memahami kondisi fisik dalam cakupan wilayah rencananya. Sehingga perencana dan pengembang kebijakan dapat menarik simpulan dan menetapkan rencana pembangunan dan pengembangan wilayah yang implementable. Disisi lain, tampilan peta hasil dari analisis data spasial dapat digunakan untuk menjadi informasi umum yang dapat diakses publik sehingga masyarakat mengetahui kondisi fisik esksiting dan perkembangannya. Kedepannya diharapkan dengan adanya model SIG dalam proses analisis suatu wilayah untuk menentukan kebijakan dapat meningkatkan kualitas sebuah wilayah tertentu dan dapat membantu meningkatkan kualitas hidup masyarakat baik dari sisi aspek perekonomian, sosial, hingga lingkungan.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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