PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR DASAR BERKELANJUTAN DI KAWASAN PERBATASAN SEKITAR POS LINTAS BATAS NEGARA (PLBN) MOTAAIN, KABUPATE BELU, PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan kawasan perbatasan era sebelumnya masih dalam paradigma sebagai halaman belakang yang relatif tertinggal dan terisolir. Namun sejak tahun 2014 paradigmanya berubah menjadi halaman depan, yang kemudian ditindaklanjuti pembangunan banyak kawasan perbatasan, terutama yang memiliki pos lintas batas negara (PLBN). Salah satunya PLBN Motaain di Kabupaten Belu Provinsi Nusa Tenggara Timur. Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui dan mendeskripsikan Pembangunan infrastruktur dasar dalam memenuhi kebutuhan dasar penduduk di kawasan sekitar PLBN Motaain. Metode yang digunakan adalah penelitian kualitatif deskriptif-evaluatif. Teknik pengumpulan data dengan wawancara, observasi, dan dokumentasi. Wawancara dilakukan terhadap pemeritah Kabupaten. Belu, pengelola PLBN Motaain, pejabat lingkungan, tokoh masyarakat dan masyarakat biasa. Teknik analisis dengan display naratif dibantu dengan berbagai peta (kartograph) dan tabel untuk mendeskripsikan kondisi faktual yang terjadi, dan dengan bantuan standar untuk penilaian kondisi pemenuhannya. Infrastruktur dasar dimaksud mencakup infrastruktur sosial dan infrastruktur fisik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa infrastruktur sosial telah terbangun dengan baik, namun infrastruktur fisik dasar terutama air bersih, sanitasi, dan drainase belum cukup baik penyediaannya, sehingga secara keseluruhan dinilai belum cukup baik penyediaan infrastruktur dasar pendukung kehidupan berkelanjutan. Direkomendasikan beberapa kerjasama antar pemerintahan dan sektoral terutama dalam penyediaan infrastruktur fisik dasar air bersih yang mempengaruhi pemenuhan kebutuhan sanitasi masyarakat di kawasan perbatasan.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.007 |
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".