PERBANDINGAN KARAKTERISTIK POLA PENYEDIA INFRASTRUKTUR PERMUKIMAN PADAT TINGGI DAN RENDAH KASUS DI DANUKUSUMAN DAN MOJOSONGO KOTA SURAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Surakarta has five subdistrict. Subdistrict with the highest density is Serengan and subdistrict with the lowest density is Jebres. In Serengan, Danukusuman is the crowded, whereas in Jebres, Mojosongo is the lowest density. Density differences problem can result in differences in the activity of the people who live. Then can affect the differences in infrastructure needs and patterns of settlement there is the provision of infrastructure (actor variations and details of cooperation). So, this study done to know the characteristic comparison of high and low density settlements infrastructure provision pattern in Danukusuman and Mojosongo. To gain it, carried out was used a comparative analysis of settlement characteristics both in terms of physical, economic and socio-cultural. further analysis is to compare the characteristics of the infrastructure available with the applicable standards (SNI). then, final analysis is to determine and compare the pattern of provision of infrastructure and settlements in Danukusuman and Mojosongo. the results of the analysis is known that that there was no significant difference between high dense settlements (Danukusuman) and low dense settlements (Mojosongo) both from the aspect of the character of the location, infrastructure preparation and provision pattern. Only difference is quite prominent at the level of the economy and the provision of communal wastewater infrastructure that influenced by the density of settlement, while the difference in the provision of clean water is more influenced by the character of the location / the physical settlement. Keywords: high and low density, pattern of provision of infrastructure settlement infrastructure,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».