UPAYA PENGELOLAAN LINGKUNGAN HIDUP PADA KAWASAN RAWAN BENCANA PROVINSI BALI
Bibliographic record
Abstract
Tekanan dan permasalahan lingkungan hidup di Provinsi Bali dari waktu ke waktu semakin kompleks bahkan meluas. Pertumbuhan penduduk yang relatif tinggi menjadi salah satu penyebab terjadinya tekanan dan permasalahan lingkungan. Pertumbuhan penduduk Bali rata-rata 1,01% per tahun pada periode tahun 2010-2020, sedangkan pada tahun 2021 pertumbuhan penduduk Bali sebesar 1,4%. Pertumbuhan penduduk tertinggi telah terjadi di Kabupaten Buleleng mencapai (2,51%) dan Kabupaten Karangasem sebesar 2,29%, sedangkan untuk Kota Denpasar dan Kabupaten Badung terjadi penurunan pertumbuhan penduduk dengan persentase -0,81% untuk Kota Denpasar dan 0,09% terjadi di Kabupaten Badung dikarenakan adanya dampak Covid-19 yang mendorong terjadinya migrasi penduduk dari wilayah perkotaan ke pedesaan sehingga terjadi penurunan pertumbuhan penduduk yang sangat signifikan. Meskipun pertumbuhan penduduk di Provinsi Bali mengalami penurunan dibanding sepuluh tahun sebelumnya, namun pengelolaan lingkungan hidup tetap harus diupayakan oleh Pemerintah bersama-sama dengan masyarakat. Namun disadari bahwa upaya pengelolaan lingkungan hidup secara “business as usual” tidak akan mampu mengimbangi laju kerusakan lingkungan hidup.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".