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Enregistrement W2961787131 · doi:10.20527/jukung.v5i1.6202

PERAN RUANG TERBUKA HIJAU DALAM PERENCANAAN KOTA SEBAGAI POTENSI PEMBENTUK SMART CITY

2019· article· id· W2961787131 sur OpenAlexaff
Hanny Maria Caesarina, Nahdi Saubari

Notice bibliographique

RevueJukung (Jurnal Teknik Lingkungan) · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSmart cityGeographyEngineeringInternet of ThingsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruang terbuka hijau telah dikenal memiliki peranan yang penting dalam meningkatkan kualitas lingkungan perkotaan. Ruang terbuka hijau dalam perencanaan kota kerap dianggap sebagai elemen pendukung terwujudnya smart city. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan seberapa jauh peran ruang terbuka hijau lewat penyediaan wifi corner dalam perencanaan kota menuju konsep smart city. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif berdasarkan observasi, survey lapangan dan serangkaian wawancara. Studi kasus yang diambil dalam penelitian ini adalah dua kota di Kalimantan Selatan, yaitu Banjarmasin dan Banjarbaru yang telah memiliki konsep smart city. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ruang terbuka hijau dalam perencanaan kota memiliki potensi yang kuat sebagai elemen pembentuk smart city. Apabila ruang terbuka hijau suatu kota telah direncanakan dengan baik dari berbagai segi fasilitas dan terkoneksi dengan jaringan internet yang berkualitas, maka dengan sendirinya konsep smart city akan lebih mudah dicapai. Kata kunci: perencanaan kota, ruang terbuka hijau, smart city, wifi corner. Green space has an important role in enhancing environmental quality of a city. Green space often considered as a supporting element for the concept of smart city. This research intended to acknowledge the role of green space through the installation of wifi corner in urban planning towards smart city. The methods that has been used was descriptive qualitative through observation, field survey and interviews. The case study in this research were Banjarmasin and Banjarbaru which already has the smart city concepts. The result shows that green space in urban planning is a potential element towards smart city. A well good planned green space with all the facilities that connected to a good internet network in a city might help forming the concept of smart city. Keywords: green space, smart city, urban planning, wifi corner.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,019

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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