Perubahan Tutupan Lahan, Degradasi, dan Deforestasi Hutan di Kabupaten Nabire Periode 2000-2019
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
Penelitian ini berfokus pada perubahan lanskap di Kabupaten Nabire, Papua. Penelitian ini menemukan tren perubahan penggunaan lahan, deforestasi dan degradasi selama dua periode, yaitu dari tahun 2000 hingga 2019. Penelitian ini menekankan pada pergeseran lahan dari hutan menjadi non-hutan, terutama pada periode awal di mana deforestasi dan perusakan hutan meningkat, dengan menggunakan data primer dan sekunder serta analisis menggunakan perangkat lunak SIG. Hasilnya menunjukkan dampak yang signifikan terhadap ekosistem dan lingkungan setempat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa konservasi dan pengelolaan yang berkelanjutan sangat dibutuhkan untuk mengurangi kerusakan ekosistem hutan dan menjaga kelestarian lingkungan di Kabupaten Nabire. Penelitian ini juga membantu memahami perubahan lingkungan di daerah tersebut dan memberikan landasan untuk pengambilan keputusan dan implementasi kebijakan yang bertujuan untuk menjaga kelestarian ekosistem dan lingkungan di daerah tersebut.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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