Penguatan Kebijakan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) Studi Kasus : DPS Logawa, Kabupaten Banyumas
Bibliographic record
Abstract
Asas good water resources governance baru akan dapat tercapai apabila pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) dilakukan melalui suatu perencanaan yang utuh dan terpadu (hulu, tengah, hilir), menyeluruh (antar dan lintas sektor), berkelanjutan dan berbasis kelestarian lingkungannya, mencakup aspek teknis, aspek asas legalitas yang kuat dan mengikat bagi seluruh pemangku kepentingan, aspek tata kelola pemerintahan desentralisasi yang berlaku; dan aspek masyarakat dan pihak swasta yang terlibat dalam pemanfaatan DAS serta aspek kontrol, transparansi, akuntabilitas hasil yang dilakukan mulai dari tahap perencanaan sampai pelaksanaan pengelolaan. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah pendekatan pengumpulan data yang luas dan banyak mengenai pengelolaan DAS hasil Diskusi FGD Pemangku Kepentingan, sedang evaluasi kebijakan pengelolaan DAS dilakukan dengan menggunakan Analisis SWOT (Strength, Weakness, Opportunity dan Threat). Hasil dari penelitian ini adalah bahwa Kebijakan Pengelolaan DAS secara terpadu dan berkelanjutan perlu dikuatkan melalui : (1) Meningkatkan hermonisasi dan sinkronisasi peraturan perundang-undangan pengelolaan DAS; (2) Mewujudkan pembentukan Forum DAS dan komitmen bersama antar stakeholders; (3) Mewujudkan adanya partisipasi masyarakat dan dunia usaha dalam pengelolaan DAS dan (4) Mewujudkan Pemahaman Bersama tentang Pengelolaan DAS.
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 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) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.024 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".