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Enregistrement W2767823839 · doi:10.20961/arst.v13i2.15662

DAMPAK PERUBAHAN MODAL SOSIAL TERHADAP PERUBAHAN SISTEM PENGOLAHAN SAMPAH DI YOGYAKARTA

2017· article· en· W2767823839 sur OpenAlexaff
Theresia Damai T., Kusumastuti Kusumastuti, Isti Andini

Notice bibliographique

RevueArsitektura · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarbageSocial capitalCapital (architecture)ReputationBusinessSustainabilityPolitical scienceSociologyEnvironmental economicsBusiness administrationEngineeringEconomicsWaste managementGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Badran village is a village that used to have a reputation as thugs village and face the problem of garbage. Over time, this village managed to overcome the problem of garbage with 3R-based waste management program. This success is motivated by changes in social capital and leadership as a catalyst in the presence of co-operation. Forms of social capital that result in changes in the waste management system RW 11 Kampung Badran is trust, norms and networks. The third form of social capital and the existence of aspects of leadership affects the sustainability of programs aimed at managing waste in RW 11, Kampung Badran. For that we need further review of how the influence of the three components of social capital that is trust, norms and networks of the waste management system. The method used the descriptive qualitative method with the presentation of narrative technique. Based on the method applied was found that all three forms of social capital affects the implementation of waste management activities in the form of bank program garbage, composting and manufacture craft of garbage. Trust influence the process of knowledge transfer of cadres to the citizens, norms affect the implementation of programs and networks organizing effect on the acquisition of outside resources. Keywords: social capital, trust, norms, network, 3R

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,003

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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