Bibliographic record
Abstract
Pertumbuhan penduduk perkotaan yang terus meningkat menimbulkan dampak spasial yang serius bagi kehidupan kota, terutama dengan meningkatnya kebutuhan akan tempat tinggal atau permukiman, yang berpotensi terjadinya ketidakseimbangan kemampuan lahan permukiman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis spasial daya dukung lahan permukiman di Kota Sentani dengan mengukur besaran luas lahan permukiman dan data jumlah penduduk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas lahan permukiman di Kota Sentani pada tahun 2023 mencapai 704.874,57 m², sementara jumlah penduduk sebanyak 73.927 jiwa. Nilai Daya Dukung Lahan Permukiman (DDPm) yang diperoleh sebesar 0,36 m²/kapita, yang menunjukkan bahwa daya dukung lahan di Kota Sentani tergolong rendah dan tidak mampu menampung kebutuhan penduduk dengan layak. Faktor utama yang memengaruhi kondisi ini adalah alih fungsi lahan yang tidak terkendali, distribusi infrastruktur yang tidak merata, serta keterbatasan lahan akibat kawasan konservasi Pegunungan Cycloop dan Danau Sentani. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung perencanaan tata ruang berbasis daya dukung lahan secara berkelanjutan dan mencegah dampak negatif pembangunan, seperti degradasi lingkungan dan risiko bencana. Dengan demikian, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar kebijakan dalam pengelolaan dan pengembangan wilayah Kota Sentani secara bijaksana dan berkelanjutan.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".