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Enregistrement W2736484648 · doi:10.34010/jamika.v2i2.670

PERSEPSI MASYARAKAT TENTANG CITRA KOTA CIMAHI SEBAGAI KAWASAN MILITER

2018· article· id· W2736484648 sur OpenAlexaff
Rifiati Safariah

Notice bibliographique

RevueJurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citra Kota Cimahi Sebagai Kawasan Militer telah dicanangkan pada bulan Februari tahun 2010 yang lalu, pencanangan ini dilakukan oleh pihak pemerintah Kota Cimahi beserta jajaran instansi militer terkait. Sementara itu masyarakat dapat saja mempunyai persepsi yang berbeda tentang citra kota. Oleh karena itu tujuan dari studi ini adalah mengidentifikasi Citra Kota Cimahi sebagai kawasan militer berdasarkan persepsi masyarakat. Identifikasi Citra Kota Cimahi dilakukan dengan melakukan analisis deskriptif terhadap variabel identitas kota, elemen pembentuk citra kota, serta harapan masyarakat Kota Cimahi. Pengumpulan data dilakukan dengan studi literatur dan penyebaran kuesioner kepada 100 responden warga Kota Cimahi.Kesimpulan dari penilitian ini adalah Citra Kota Cimahi sebagai Kota Militer cukup kuat dalam penilaian masyarakat Kota Cimahi. Kawasan militer merupakan identitas kota yang paling banyak dipilih oleh masyarakat dari aspek potensi (27%) dan sejarah (91%). Selain itu, dalam menentukan elemen rancang kota pembentuk Citra Kota Cimahi sebagai kawasan militer, masyarakat memiliki persepsi yang berbeda-beda. Namun demikian, terdapat beberapa elemen rancang kota yang paling menonjol dan dikenal baik oleh masyarakat. Untuk menguatkan Citra Kota Cimahi sebagai Kota Militer, masyarakat memiliki harapan untuk diadakannya event dan perayaan militer yang digelar secara rutin di Kota Cimahi, dan didirikannya museum militer di Kota Cimahi.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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