Peran Serta Masyarakat Pemeliharaan Bendungan terhadap Sedimentasi di Bendungan Benel dan Palasari Kabupaten Jembrana
Bibliographic record
Abstract
Bendungan Palasari dan Bendungan Benel di Kabupaten Jembrana, Provinsi Bali, menghadapi masalah sedimentasi yang tinggi yang dapat mempengaruhi kapasitas tampungan waduk. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab sedimentasi dan mengusulkan upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat sekitar bendungan. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan melibatkan Balai Wilayah Sungai Bali Penida dan Satuan Kerja Operasi Pemeliharaan sebagai mitra penelitian. Data dikumpulkan melalui survei lapangan dan wawancara dengan masyarakat sekitar bendungan. Analisis data dilakukan dengan mengidentifikasi faktor-faktor penyebab sedimentasi, seperti rusaknya lingkungan akibat hutan gundul dan tata guna lahan yang tidak tertutupi oleh tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sedimentasi pada Bendungan Palasari dan Bendungan Benel disebabkan oleh rusaknya lingkungan dan tata guna lahan yang tidak tertutupi oleh tanaman. Upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat, seperti penghijauan dengan penanaman pohon, diusulkan sebagai solusi untuk mengurangi sedimentasi. Dalam kesimpulannya, penelitian ini mengidentifikasi masalah sedimentasi pada Bendungan Palasari dan Bendungan Benel di Kabupaten Jembrana, Provinsi Bali. Upaya konservasi yang melibatkan partisipasi masyarakat, seperti penghijauan dengan penanaman pohon, diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi masalah sedimentasi. Implikasi penelitian ini adalah pentingnya transfer knowledge kepada masyarakat sekitar bendungan mengenai masalah sedimentasi dan upaya konservasi yang dapat dilakukan.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".