KORELASI DAYA DUKUNG AIR TERHADAP KEKERINGAN PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Bibliographic record
Abstract
Peningkatan kebutuhan air dapat memicu permasalahan karena jumlahnya terbatas. Meningkatnya jumlah lahan terbangun untuk memenuhi kebutuhan manusia juga tidak membantu dalam menampung air. Akibatnya selain kurangnya akses air minum maupun air bersih, pada tingkat yang lebih parah dapat berupa kekeringan.Kekeringan adalah masa tanpa air hujan yang cukup atau masa kelangkaan air (Grigg, 1996 dalam Kodoatie & Sjarief, 2008). Daya dukung air menjadi penting karena merupakan kemampuan wilayah dalam mendukung kebutuhan air berdasarkan potensi ketersediaannya. Namun demikian, apakah hal ini relevan dengan kekeringan yang merupakan kondisi ketiadaan air? Penelitian ini mencoba mengetahui keterkaitan antara daya dukung air terhadap kekeringan. Metode yang digunakan adalah metode korelasi serta diagram kartesius. Hasil penelitian diketahui bahwa terdapat wilayah yang memiliki daya dukung air tinggi namun tingkat risiko kekeringan tinggi, maupun daya dukung air rendah namun risiko kekeringan rendah. Hal ini tidak relevan karena seharusnya apabila daya dukung air tinggi maka tingkat risiko rendah, ataupun sebaliknya. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa, daya dukung air tidak serta merta menjadi faktor determinan pada kekeringan, dan mungkin ada faktor lain yang lebih berpengaruh.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".