MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913243500 · doi:10.33579/rkr.v1i1.773

Identifikasi Pola Pemanfaatan Ruang Publik di Embung Langensari Yogyakarta

2018· article· id· W2913243500 sur OpenAlexaff
Dwi Kunto Nurkukuh

Notice bibliographique

RevueREKA RUANG · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embung Langensari merupakan salah satu Ruang Terbuka Hijau publik di Kota Yogyakarta yang dapat dimanfaatkan masyarakat. Selain sebagai konservasi  juga bisa digunakan untuk ruang publik. Agar ruang publik Embung Langensari terus berlanjut dan berkembang maka aktivitas pemanfaatan ruangnya perlu diatur dan direncanakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola pemannfaatan ruang publik Embung Langensari dengan melihat terlebih dahulu kondisi eksisting dan aktivitas di ruang publik tersebut. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kualitatif deskriptif menggunakan analisis interaktif meliputi reduksi data, penyajian data dan kesimpulan. Dari hasil penelitian terlihat kondisi eksisting ruang publik Embung Langensari saat ini sudah cukup memadahi, ditunjukkan dengan lingkungan yang masih asri dan sarana prasarana yang kondisinya masih baik. Kelebihannya yaitu ketersediaan kolam air yang luas, gedung edukasi, area panggung yang atraktif, sirkulasi yang mengelilingi kolam dan taman yang banyak. Kekurangannya yaitu masih banyaknya sampah di dalam kolam, kurangnya event, belum aktifnya gedung edukasi, dan tanaman untuk taman yang kurang banyak dan berwarna-warni. Aktivitas yang dilakukan di ruang publik tersebut yaitu memancing, olahraga, bersantai, diskusi dan belajar. Pola pemanfaatan ruang publik Embung Langensari yaitu kolam air sebagai pusat di tengah, gedung edukasi di sebelah utara, sirkulasi yang mengelilingi kolam, area panggung di sebelah timur, area parkir di timur utara sebelah gerbang utama.

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)0,000
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, 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueREKA RUANGMême sujetArchitectural and Urban StudiesTravaux en français237 207