Strategi Manajemen Pengembangan Taman Hutan Raya Kapopo Sebagai Ruang Terbuka Hijau Publik Kabupaten Sigi
Bibliographic record
Abstract
Taman Hutan Raya (Tahura) Kapopo Kabupaten Sigi dengan beraneka ragam potensi yang dapat dikembangkan. Tahura Kapopo selain sebagai kawasan konservasi, sebagian kawasannya dimanfaatkan sebagai wisata alam berupa ruang terbuka hijau publik yang dapat diakses masyarakat umum. Keberadaan Tahura Kapopo belum berkembang dengan baik serta banyak diketahui oleh masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana strategi pengelolaan atau manajemen pengembangan Tahura Kapopo sebagai tempat wisata alam ruang terbuka hijau publik. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif yang selanjutnya dianalisis melalui teknik SWOT. Hasil penelitian menghasilkan strategi manajemen; 1) meningkatkan dukungan dan peran pemerintah, 2) pelestarian sumber daya alam dan ekosistem, 3) memanfaatkan kerjasama guna meningkatkan kembali citra Tahura Kapopo, 4) meningkatkan kualitas dan wahana wisata, 5) alokasi dana anggaran yang cukup, 6) meningkatkan aksesibilitas serta ketersediaan angkutan umum, 7) meningkatkan kualitas SDM pengelola dan masyarakat sekitar, 8) menegakkan aturan dan pemberian sanksi bagi yang melanggar, 9) pembagian zonasi fungsi lahan yakni untuk kawasan konservasi hutan flora dan fauna dan areal ruang terbuka hijau publik (area wisata), 10) menyiapkan regulasi sektoral serta dokumen teknis lainnya terkait pengembangan Tahura Kapopo, 11) diperlukan pengawasan baik serta evaluasi secara berkala yang hasil menjadi bahan pertimbangan dalam rangka pengembangan, serta 12) meningkatkan koordinasi dengan aparat keamanan menunjang keamanan kawasan dan sekitarnya
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 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".