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Enregistrement W1604569860 · doi:10.21776/ub.ruas.2013.011.02.10

Peran Lansekap Dalam Kinerja Infrastruktur Perkotaan Studi Kasus: Surabaya dan Malang, Indonesia

2013· article· id· W1604569860 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of Urbanism and Architectural Studies · 2013
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen infrastructureEnvironmental planningNoise pollutionBusinessWildlifeUrban planningTransport engineeringEnvironmental resource managementEnvironmental scienceCivil engineeringGeographyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation has been recognized as one of the indicators instrumental in the development of the city. However, the development of transport seems to have the impact on the environment in the spatial and temporal large of coverage (Rini , 2005) . The impact of high transport movements will contribute to vehicle air pollution, thermal energy (temperature) and noise (Soedomo, 1999). In Indonesia, stations, airports, public transport infrastructure and other terminals, has a noise level of up to 70 dB (SK.MLH 24/11, 1996). Landscape Infrastructure is one of the strategies new urban designs to extend the performance parameters of a landscape that is designed for high-performance multi - system function, including those originally thought to be derived from the traditional system infrastructure. Thinking in terms of Landscape Infrastructure adds several advantages to traditional infrastructure : the beauty of the city and re-vegetation/forestation, water and energy conservation; restoration of natural systems, storm water management, agriculture, energy, expansion of wildlife habitat; favoured the use of pedestrians , and expanded parks and open space areas built ignored by the existing urban infrastructure (Aquino, 2011) . This paper will discuss and how to optimize the design of the infrastructure landscape for urban transport infrastructure to minimize air pollution, noise and energy conservation, in terms of transport infrastructure in Malang and Surabaya, Indonesia

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle