STUDI KESESUAIAN PENERAPAN STANDAR LINGKUNGAN PERUMAHAN SEDERHANA SEHAT DI KOTA SERANG
Notice bibliographique
Résumé
Serang city is the Capital City of Banten Province. As the time goes by, the population increases and the poor people needs an access to have a home. There are two housing environments, which is called “simple healthy housing environment” to help the poor people ,which are Banten Indah Permai and Bumi Serang Timur, but the condition is the housing environments are lack of infrastructures and facilities. This problem makes a question how the suitability of simple healthy housing environment in Kota Serang is. The suitability study of simple healthy housing environment in Serang city is done by using scoring method analysis to count the suitability of the simple healthy housing environment standards as the output and perception of the people inside the housing environment as the outcome of this simple healthy housing environment. Descriptive comparative analysis is used also to know how output and outcome can match each other in the housing environment. Final scoring result obtained that Banten Indah Permai has been classified as suit in output because of the 58 score , but Bumi Serang Timur is not suit in output because it has 55 score. In outcome scoring, Banten Indah has been classified as suit in outcome for the 76,94 score, and also for Bumi Serang Timur has 75,68 for the outcome score. With comparative analyisis, this study also obtained that there are many infrastructure and facilities in housing environment which are not give the outcome as usual the housing environment gives. Keywords: simple healthy housing, suitability, scoring, environment,
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».