Analisa sensitivitas pada aspek teknologi dan informasi dalam rangka pengelolaan hutan mangrove yang berkelanjutan di Desa Asam asam Kecamatan Jorong Kabupaten Tanah Laut
Bibliographic record
Abstract
Hutan Mangrove di Indonesia sudah banyak dikonversi menjadi kolam ikan atau tambak tidak terkecuali di Kalimantan Selatan. Kabupaten Tanah Laut merupakan salah satu Kabupaten di Provinsi Kalimantan Selatan yang memiliki kawasan hutan mangrove. Salah satu desa yang memiliki potensi hutan mangrove adalah Desa Asam Asam Kecamatan Jorong. Tujuan penelitian ini adalah menganalisa sensitivitas dalam rangka keberlanjutan pengelolaan hutan mangrove pada aspek Teknologi dan Informasi di lokasi penelitian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Selain itu menggunakan desain longitudinal karena sifatnya berkelanjutan dalam kurun waktu yang relatif panjang. Selain itu mengikuti proses interaktif ragam variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Tingkat sensitivitas yang terbesar adalah Teknologi Budidaya Perikanan dengan nilai 5,19 dan yang terendah adalah Sarana Listrik dengan nilai 0,15. Untuk mengukur Tingkat sensitifitas dilakukan Analisa leverage dengan menggunakan 9 (sembilan) atribut. Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan menunjukan “Teknologi Budidaya Perikanan” adalah faktor sensitif terbesar dalam menjaga keberlanjutan hutan mangrove di lokasi penelitian. “Teknologi Budidaya Perikanan” menjadi tertinggi karena didasarkan pada akar masalah dari pengalihfungsian mangrove lebih kepada aktivitas budidaya perikanan. Kegiatan budidaya perikanan akan mengurangi dari tutupan mangrove di lokasi penelitian. Untuk itu harus ada upaya penyadaran akan pentingnya konservasi tutupan mangrove untuk keberlanjutan kebermamfaatan bagi masyarakat sekitar.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".