Penilaian Kinerja Jaringan Air Minum Pada Kawasan Permukiman di Desa Babulu Laut
Bibliographic record
Abstract
Air dianggap sebagai persyaratan mendasar dalam ranah keberadaan manusia. Tujuan keenam dari Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) berfokus pada jaminan aksesibilitas dan pengelolaan air yang berkelanjutan untuk semua sektor masyarakat, terutama di dalam permukiman. Babulu Laut merupakan contoh nyata dari kawasan permukiman yang menghadapi tantangan yang kompleks terkait penyediaan kebutuhan pokok seperti air minum. Peneliti telah melakukan penilaian terhadap jaringan air minum yang saat ini telah digunakan oleh warga masyarakat Desa Babulu Laut khususnya pada wilayah penelitian yaitu pada RT 01, RT 02, RT 03, RT 05, RT 06, RT 07, RT 08. RT 09, RT 11, RT 16, RT 17, dan RT 18 untuk mengidentifikasi permasalahan air minum pada kawasan perumahan di Desa Babulu Laut. Penelitian ini menggunakan teknik analisis kualitatif dan kuantitatif, seperti analisis kualitatif deskriptif wacana dan analisis model skoring dengan tujuan mendapatkan data eksisting terkait pengguna jaringan air minum di Desa Babulu Laut saat ini beserta . Hasil temuan pada penelitian ini menunjukkan bahwa jaringan air minum yang digunakan oleh RT-RT pada wilayah penelitian di Desa Babulu Laut saat ini antara lain adalah air hujan, sumur bor, dan air isi ulang yang masing-masing memiliki klasifikasi kinerja kurang baik dan buruk.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.011 |
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".