Menilik Perubahan Kerapatan Vegetasi di Kota Batu (Komparasi Tahun Pengamatan 2018 dan 2020)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan di Kota Batu telah mengakibatkan peningkatan lahan terbangun dan penurunan vegetasi. Perubahan penggunaan lahan dapat terlihat melalui analisis sebaran vegetasi menggunakan data Citra Landsat 8. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan sebaran dan luas kerapatan vegetasi di Kota Batu pada tahun 2018 dan 2020 menggunakan klasifikasi indeks kerapatan vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Metode NDVI digunakan untuk membandingkan pantulan sinar merah dan sinar inframerah. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada tahun 2018, sebaran nilai NDVI di Kota Batu memiliki klasifikasi vegetasi rapat, vegetasi cukup rapat, dan non-vegetasi dengan luas masing-masing 8.687,62 hektar, 4.076,20 hektar, dan 7.051,36 hektar. Pada tahun 2020, sebaran nilai NDVI di Kota Batu juga memiliki klasifikasi vegetasi rapat, vegetasi cukup rapat, dan non-vegetasi dengan luas masing-masing 7.070,40 hektar, 4.978,05 hektar, dan 7.760,40 hektar. Dari data tersebut, dapat disimpulkan bahwa terjadi perubahan yang signifikan dalam klasifikasi kepadatan vegetasi selama dua tahun. Terjadi peningkatan sebesar 1% dalam klasifikasi yang cukup rapat, peningkatan sebesar 7% pada klasifikasi non-vegetasi, dan penurunan yang signifikan sebesar 16% pada klasifikasi vegetasi yang rapat. Hal ini menunjukkan adanya pergeseran fungsi lahan yang cukup signifikan, yang perlu menjadi pertimbangan penting dalam perencanaan tata ruang di Kota Batu.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| 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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it