PERBANDINGAN KARAKTERISTIK POLA PENYEDIA INFRASTRUKTUR PERMUKIMAN PADAT TINGGI DAN RENDAH KASUS DI DANUKUSUMAN DAN MOJOSONGO KOTA SURAKARTA
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.
Notice bibliographique
Résumé
<p><em>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. </em><em>Density</em><em> 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)</em><em>. 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, </em><em>carried out</em><em> was used a comparative analysis of settlement characteristics both in terms of physical, economic and socio-cultural.</em><em> </em><em>further analysis</em><em> 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</em><em>. </em><em>the results of</em><em> 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</em><em>.</em><em></em></p><p><em> </em></p><p><strong><em>Keywords:</em></strong><em> high and low density, </em><em>pattern</em><em> </em><em>of provision of infrastructure</em><em> </em><em>settlement infrastructure, </em></p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle