MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1989737336 · doi:10.5539/jsd.v8n2p149

Towards Better Social Housing Policy Based on Residents’ Satisfaction: A Case Study at Sendangmulyo, Semarang, Indonesia

2015· article· en· W1989737336 sur OpenAlexvenueno aff
Nany Yuliastuti, Yudhi Widiastomo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Diponegoro
Mots-clésIndex (typography)IndonesianBusinessQuality (philosophy)SocioeconomicsLow incomeEconomic growthPublic housingEnvironmental qualityPolitical scienceSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sendangmulyo housing is one of the social housings for middle-income community in Semarang City built by the Indonesian National Housing Authority (PERUMNAS) in 1994. It was built based on the PERUMNAS social housing policy to provide houses for middle-income communities with affordable prices. However, Sendangmulyo inhabitants have limited fund for preservation of the environment. The limitation has caused environmental degradation, i.e., damage roads in several locations, poorly maintained drainage, poor water quality, and inadequate residential facilities. Based on this condition, this research aims to measure the satisfaction level of the residents in Sendangmulyo Housing and the implications for better social housing policy in the future. The results of this research show that the average level of residents’ satisfaction is satisfying, with satisfaction index score of 58.1%. The high satisfaction level is influenced by the quality of community relations with an index of 73.4%, and the low one is influenced by the quality of the environment facilities with an index of 49.8%. The high quality of community relations is caused by the good neighborly relations and social activities that still exist in the neighborhood. It has become a major factor for the social housing residents to stay and survive in the neighborhood.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetPlace Attachment and Urban StudiesTravaux en français237 207