MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4402279505 · doi:10.36985/890y3v90

Analisis Spasial Kesesuaian Fungsi Kawasan Daerah Aliran Sungai Batang Toru Di Kecamatan Tarutung Dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tapanuli Utara

2024· article· id· W4402279505 on OpenAlexaff
Junalius, Simon H Sidabukke, Ummu Harmain

Bibliographic record

VenueJurnal Regional Planning · 2024
Typearticle
Languageid
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic Growth and Fiscal Policies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru adalah salah satu DAS di Wilayah Sungai Sibundong Batang Toru. Lokasi penelitian ini berada di Daerah Aliran Sungai (DAS) Batang Toru yang secara administrasi lokasi yang ditinjau berada di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara. Kecamatan Tarutung merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Tapanuli Utara yang berada pada ketinggian antara 900 - 1200 meter di atas permukaan laut. Penelitian ini menggunakan 2 jenis data, yaitu data primer dan data sekunder. Metode pengolahan data pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi Daerah Resapan di DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung Kabupaten Tapanuli Utara dan juga untuk menganalisis tentang kesesuaian fungsi lahan DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung terhadap RTRW Kabupaten Tapanuli Utara 2017 - 2037 yang didapat melalui scoring dan analisis overlay, sedangkan teknik pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan alat analsis software ArcGis 10.3. Kemiringan lahan pada DAS Batang Toru beragam, dari datar (0-8%) sampai dengan sangat curam (> 40 %), kemiringan lereng datar dengan 5370,18 Ha adalah yang terluas. Ketinggian lahan pada DAS Batang Toru di Kecamatan Tarutung. Dari hasil overlay peta infiltrasi alami dan peta penggunaan lahan akan menghasilkan peta daerah resapan yang akan dioverlay terhadap Peta Rencana Tata Ruang Kabupaten Tapanuli Utara sehingga menghasilkan tingkat kesesuaian fungsi kawasan yaitu: untuk kawasan pada eksisting ada yang tidak sesuai sebesar 1304,76 Ha (7,47 %), pada katagori tidak kritis, dan seluas 1215,70 Ha (6,96 %), pada kategori kritis. Dan kawasan eksisting yang sesuai adalah seluas 13909,10 Ha (79,67 %) pada kategori tidak kritis, dan seluas 1029,89 Ha (5,90 %) Ha pada katagori kritis

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.227
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJurnal Regional PlanningSame topicEconomic Growth and Fiscal PoliciesFrench-language works237,207