Perencanaan Tata Guna Lahan Melalui Pemetaan Partisipatif Desa Persiapan Warloka Pesisir
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Desa menjadi salah satu ujung tombak dalam pembangunan suatu wilayah. Melalui Undang-Undang (UU) Desa, Pemerintah Desa mempunyai kewenangan dalam mengatur dan menata wilayahnya secara implisit. Namun demikian, pembangunan desa juga perlu memperhatikan aspek ekonomi, sosial, budaya, dan ekologis secara komprehensif guna menjamin kesinambungan dari manfaat hasil-hasil pembangunan di desa. Desa Persiapan Warloka Pesisir, Kecamatan Komodo, Kabupaten Manggarai Barat merupakan salah satu desa yang sedang dalam tahap awal pembangunan mengingat merupakan desa persiapan hasil pemekaran dari Desa Warloka. Dalam konteks inilah maka kebutuhan akan perencanaan sangat penting dilakukan sebagai dasar dalam pembangunan dan penataan wilayahnya dimasa depan. Perencanaan tata guna lahan Desa Persiapan Warloka Pesisir juga dapat dimanfaatkan untuk menggali potensi desa dan sebagai bahan monitoring proses berjalannya pembangunan. Melihat kondisi tersebut, penelitian ini mengkaji sebuah perencanaan untuk tata guna lahan desa dengan menggunakan metode pendekatan Participatory Land Use Planning (PLUP) dimana hasilnya mampu memberikan beberapa pembelajaran dari praktik pendekatan PLUP untuk perencanaan tata guna lahan desa yang lebih baik
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.009 |
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".