Pemanfaatan Analisis Sig Untuk Pemetaan Potensi Air Tanah Di Kabupaten Keerom
Bibliographic record
Abstract
Kabupaten Keerom merupakan daerah yang sebagian besar wilayahnya digunakan untuk pertanian dan perkebunan. Dikarenakan oleh penggunaan lahannya, dibutuhkan air dalam jumlah yang sangat banyak. Salah satu sumber air yang dapat menunjang baik sebagai penyediaan air baku maupun irigasi adalah Air Tanah. Air Tanah merupakan sumber air yang yang tidak dapat kita lihat, tetapi dapat kita prediksi keberadaannya. Beberapa metode untuk dapat menentukan posisi atau keberadaan Air Tanah adalah dengan menggunakan Geolistrik. Metode lainnya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan analisis Sistem Informasi Geografis dengan beberapa data-data pendukung untuk dapat menentukan lokasi yang memiliki potensi air tanah. Data yang dijadikan sebagai parameter dalam membuat peta potensi air tanah adalah data curah hujan rerata tahun 2017-2021, data geologi kabupaten keerom, data kemiringan lereng dan data tutupan lahan. Dari hasil analisis tersebut didapatkan hasil bahwa Kabupaten Keerom memiliki potensi air tanah yang tinggi yaitu 15,46 % berpotensi sangat tinggi dan 36,44% berpotensi tinggi.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.010 |
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".