Nilai ketersediaan jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai
Bibliographic record
Abstract
Jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai mempunyai nilai ketersediaan terhadap barang dan jasa yang dimanfaatkan oleh masyarakat disektar. Tujuan dari penelitian adalah untuk menilai keseimbangan jasa ekosistem mangrove di Wilayah Pesisir Kota Dumai. Metode pengambilan data dalam penelitian yaitu metode survey dan wawancara dengan bantuan kuesioner, selain itu juga dilakukan kajian literatur dan diskusi dengan para pakar ekosistem mangrove. Analisis data menggunakan identifikasi jasa ekosistem mangrove dengan pendekatan diagram tulang ikan dan penilaian matriks ketersediaan jasa ekosistem menggunakan model bukhard. Hasil penelitian menyebutkan bahwa sebagian besar masyarakat pesisir Kota Dumai mendapatkan manfaat dari keberadaan ekosistem mangrove terhadap jasa penyedia dan jasa pengaturan. Jasa penyedia yang paling besar diberikan oleh ekosistem mangrove adalah menyediakan sumberdaya ikan dan crustasea seperti udang dan kepiting, sedangkan untuk jasa pengaturan terbesar yang bermanfaat adalah sebagai penahan abrasi dan pengurangan banjir ROB. Hasil penilaian ketersediaan jasa ekosistem mangrove menunjukkan bahwa secara umumnya permintaan jasa ekosistem mangrove melebihi suplai/kapasitas jasa ekosistem mangrove (nilai negatif) terutama pemukiman, industri, resort dan hotel, dan rumah makan. Nilai tersebut menyebutkan bahwa potensi dari ekosistem mangrove telah dimanfaatkan melebihi batas, sehingga diperlukan pengelolaan secara berkelanjutan dalam pemanfaatan ekosistem mangrove.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".