IDENTIFIKASI PUSAT PERTUMBUHAN DI KECAMATAN SALAHUTU
Bibliographic record
Abstract
Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk di Kecamatan Salahutu, maka diperlukan pembangunan dan peningkatan kualitas sarana prasarana yang lebih baik lagi guna mendorong kegiatan perekonomian, pelayanan terhadap masyarakat dan pemanfaatan sumber daya alam yang lebih efektif serta mengurangi ketidakmerataan persebaran sarana prasarana yang dapat menimbulkan kesenjangan antar wilayah. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua analisis, yaitu (i) Analisis Skalogram dann Indeks sentralitas untuk mengetahui Negeri di Kecamatan Salahutu yang berpotensi sebagai pusat pertumbuhan berdasarkan kelengkapan sarana dan prasarana, (ii) Analisis Gravitasi untuk mengetahui kekuatan interaksi dari masing – masing Negeri di Kecamatan Salahutu. Berdasarkan analisis skalogram yang telah dibuat dengan jumlah sarana prasarana yang dijadikan indikator terdapat 4 Negeri yang ditetapkan menjadi pusat pertumbuhan yaitu Negeri Tulehu, Negeri Liang, Negeri Suli dan Negeri Waai. Dikarenakan Negeri tersebut memiliki jumlah sarana prasarana yang lengkap dan tertinggi diantara wilayah lainnya. Sedangkan Negeri Tial dan Negeri Tenga-Tenga menjadi hinterland atau bergantumg pada wilayah pusat pertumbuhan di Kecamatan Salahutu, Dikarenakan sedikitnya ketersediaan sarana prasarana yang ada.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.011 | 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".