Perubahan Morfologi Sungai Lariang: Analisis Spasiotemporal dengan Pendekatan Penginderaan Jauh
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
Sungai merupakan salah satu unsur alam yang memiliki peran penting dalam ekosistem, baik dari segi penyediaan air, pengairan pertanian, hingga pendukung biodiversitas. Morfologi sungai yang terus berubah perlu dipantau secara berkala untuk mengetahui dinamika perubahan dan dampaknya terhadap lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dinamika perubahan morfologi Sungai Lariang bagian hilir berdasarkan erosi dan deposisi sungai selama periode 10 tahun. Metode yang digunakan adalah analisis spasiotemporal pola erosi dan deposisi sungai pada tahun 2013, 2018 dan 2023. Analisis dilakukan melalui interpretasi citra satelit Google Earth Pro yang kemudian didigitasi menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat dinamika yang signifikan pada meander sungai di beberapa titik, terutama pada segmen-segmen yang memiliki tikungan tajam. Pada periode 2013-2018, luasan erosi adalah seluas 971.298 m2, sedangkan luasan akresi adalah seluas 1.624.959 m2. Pada periode 2018-2023, luasan erosi adalah 644.619 m2, sedangkan luasan akresi adalah 981.088 m2. Dinamika erosi dan akresi yang tinggi menyebabkan pembelokan sungai dan pembentukan bentuklahan baru.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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