PENGEMBANGAN KONSEP AGROCEAN PARK INTEGRITY SEBAGAI REVOLUSI KETAHANAN PANGAN DAN EKOSISTEM PARIWISATA FUTURISTIK BERKELANJUTAN
Bibliographic record
Abstract
Indonesia merupakan salah satu negara dengan lonjakan jumlah penduduk yang sangat pesat sehingga berdampak pada meningkatnya kebutuhan pangan terutama di perkotaan padat penduduk. Terdapat beberapa masalah yang dihadapi dalam mewujudkan ketahanan pangan di masa yang akan datang seperti lonjakan pertumbuhan penduduk, alih fungsi lahan, krisis air, serta krisis sumber daya manusia. Sebenarnya terdapat beberapa tawaran solusi seperti salah satunya urban farming, namun dalam penerapannya belum sepenuhnya optimal. Tujuan dari penulisan ini yaitu membuat pengembangan konsep inovatif terkait revolusi pertanian masa depan bawah air dengan mengoptimalisasi potensi sumber daya yang ada di Indonesia. Desain penelitian ini yaitu studi literatur atau kepustakaan sebagai metode utama untuk menciptakan konsep baru yang sistematis. Agrocean Park Integrity (API) menjadi konsep pengembangan revolusi ketahanan pangan, lingkungan, dan pariwisata berkelanjutan masa depan berkelanjutan dengan mengintegrasikan agrosektor sebagai tempat budidaya pangan, pendidikan, penyimpanan pangan, penelitian, dan pariwisata untuk mendukung ketahanan pangan, air, dan sumber daya. Dalam operasionalnya, konsep ini memanfaatkan potensi energi surya, energi angin, energi gelombang air laut sebagai sumber energi dan teknologi desalinasi air laut untuk menyuplai kebutuhan irigasi tanaman.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.024 | 0.005 |
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".