PENGEMBANGAN KONSEP OPTIMALISASI REGULASI DAN KELEMBAGAAN DALAM RANGKA KEBERLANJUTAN KONDISI DAN FUNGSI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) STUDI KASUS : DPS LOGAWA, KABUPATEN BANYUMAS
Bibliographic record
Abstract
DAS merupakan suatu sistem yang terdiri atas sub sistem sumberdaya dan sub sistem unit sumberdaya maka dalam penelaahannya lebih tepat apabila kondisi dan fungsi pemanfaatan DPS Logawa dilakukan dengan pendekatan teori system secara sistematis sebagai suatu sistem yang terpadu. Ruang lingkup sistem keberlanjutan kondisi dan fungsi pemanfaatan DPS Logawa adalah faktor yang berkaitan dengan penyebab terjadinya kerusakan kondisi fungsi DPS Logawa yang meliputi perilaku manusia antara lain kesalahan perencanaan pembangunan, konservasi dan pendayagunaan serta pemanfaatan DAS, Kesalahan distribusi dan pengendalian daya rusak, kelemahan kelembagaan maupun inventarisasi aset dan sistem informasi. kesadaran seluruh pihak pemangku kepentingan (stakeholders) harus mau berpartisipasi dalam Pemanfaatan dan pengelolaan DAS, terutama menghargai jasa lingkungan, merupakan kunci keberhasilan pengelolaan DAS. Pemanfaatan sumberdaya DAS secara optimal akan berujung kepada tercapainya tujuan konservasi, produktivitas dan pengentasan kemiskinan. Pemerintah (pemerintah pusat, interdepartemental, dan daerah) secara kolektif harus mampu memfasilitasinya. Faktor penting dalam keberlanjutan kondisi dan fungsi pemanfaatan DAS adalah bagaimana regulasi dan kelembagaan yang mendasari dan menjadi pengelola DAS tersebut dapat berfungsi maksimal secara efektif dan efisien. Tulisan ini difokuskan pada peran metode focusing group discussion (FGD) sebagai fasilitator netral diskusi berbagai stakes holders yang terkait dengan pengelolaan DAS untuk saling berkomitmen menyelesaiakan permasalahan yang muncul setelah adanya UU No. 7 tahun 2004 tentang Sumber Daya Air dan aturan aturan dibawahnya. Forum diskusi diterapkan pada DPS. Logawa sebagai lokus penelitian.
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 | 0.002 | 0.003 |
| 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 | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".