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Enregistrement W2304355085 · doi:10.12962/j23373539.v4i2.11013

Faktor-Faktor Penyebab Kekumuhan Di Kelurahan Kapasari Kecamatan Genteng, Kota Surabaya

2015· article· id· W2304355085 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

RevueJurnal Teknik ITS · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="Abstract">Kawasan permukiman kumuh di Kelurahan Kapasari memiliki karakteristik kondisi hunian padat, penggunaan lahan yang tidak sesuai fungsi, dan tidak ada RTH. Kawasan ini terdiri dari permukiman kumuh pinggiran rel dengan status lahan illegal (squatter area) dan permukiman kumuh tengah kota (slum area). Keberadaan kawasan permukiman kumuh akan berdampak pada penurunan kualitas dan visualisasi buruk bagi kawasan pusat Kota Surabaya<em>.</em> Artikel ini merupakan bagian dari penelitian terkait perumusan arahan penataan kawasan permukiman kumuh di Kelurahan Kapasari. Pada artikel ini akan dibahas dan didapatkan faktor penyebab kekumuhan <em>squatter area </em>dan <em>slum area </em>melalui teknik analisis Delphi. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 8 faktor penyebab kekumuhan di <em>squatter area</em>, yaitu tingkat pendidikan, aksesibilitas ke lokasi kerja, tingkat pendidikan, tingkat migrasi masuk, kualitas sarana dan prasarana, tingkat kesadaran masyarakat, kepadatan bangunan tinggi, dan peran serta pemerintah. Sedangkan <em>slum area </em>terdapat 5 faktor yang menyebabkan kekumuhan, yaitu aksesibilitas ke lokasi kerja, tingkat migrasi masuk, tingkat kesadaran masyarakat, kepadatan bangunan tinggi, dan peran serta pemerintah <em><br /></em>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,021

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · 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