STRATEGI PEMBANGUNAN DAN PENGEMBANGAN PERUMAHAN DAN KAWASAN PERMUKIMAN PROVINSI BANTEN
Notice bibliographique
Résumé
Perumahan dan permukiman merupakan salah satu kebutuhan dasarmanusia dalam rangka peningkatan dan pemerataan kesejahteraan rakyat.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui strategi pembangunan danpengembangan perumahan dan kawasan permukiman Kota Serang, ProvinsiBanten. Penelitian yang digunakan melalui pendekatan studi kasus (casestudy approach). Rancangan penelitian yaitu penelitian eksplanatori.Penelitian ini dilakukan pada bulan Agustus sampai Desember2017 diProvinsi Banten. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas dataprimer dan dan sekunder dengan metode pengumpulan data melaluiobservasi, wawancara terstruktur, FGD dan metode pustaka. Analisisproyeksi penduduk mengunakan metode pertumbuhan pendudukeksponensial. Hasil penelitian dianalisis secara analisis Geospasial dandeskriptif. Strategi pengembangan PKP di Provinsi Banten saat ini sangatditentukan oleh kebutuhan hunian masyarakat baik untuk kebutuhan pribadimaupun untuk kebutuhan investasi. Arah pengembangan PKP di ProvinsiBanten pada tahun 2030 sesuai RTRW, maka beberapa kota harus mulaimengembangkan permukiman di wilayah sekitarnya dan ataumengembangkanpermukiman dengan konsep vertikal dan berbasis TODseperti Kota Tangerang Selatan dan Kota Tangerang.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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.
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 ».