Strategi Pemenuhan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar
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
Abstrak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung luas ketersediaan dan kebutuhan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar, serta merumuskan strategi pemenuhan Ruang Terbuka Hijau di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang diinterpretasikan secara deskriptif. Data yang diperoleh selanjutnya dianalisis menggunakan analisis kualitatif dengan metode Indeks Hijau-Biru Indonesia (IHBI) dan analisis deskriptif. (1) Hasil analisis yang diperoleh dari menghitung luas kebutuhan ruang terbuka hijau berdasarkan luas wilayah dan jumlah penduduk di Kecamatan Panakkukang sudah terpenuhi mencapai 30%, dengan melihat hasil perhitungan luas ketersediaan ruang terbuka hijau menggunakan metode Indeks Hijau-Biru Indonesia yaitu seluas 668,10 Ha dengan persentase 39,2% dari luas wilayah Kecamatan Panakkukang. (2) Strategi pemenuhan ruang terbuka hijau di Kecamatan Panakkukang yaitu mempertahankan dan menjaga kelestarian ruang terbuka hijau yang ada saat ini dengan memenuhi kriteria fungsi Ruang Terbuka Hijau yang terdiri dari fungsi ekologis, resapan air, ekonomi, sosial budaya, dan penanggulangan bencana.
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 | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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