FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEBERHASILAN PENATAAN PKL SEBAGAI STRATEGI PENATAAN RUANG KOTA SURAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Hunger and poverty countermeasure was appointed to be the first target in the Millennium Development Goals (MDGs) global mandate. It is relevant with Indonesia’s condition in the last three years in which the amount of poverty-stricken people grew significantly. To boost the population’s economy to a sustainable level, Solo’s City Government try to give more space to the informal sectors in the city. This policy doesn’t aim to improve the economy quantitatively but also equitably by facilitating the informal sectors, so that they can compete with the formal sectors that are dominated by the “big companies” as in nearly every big city in Indonesia. One of the growing informal sectors is the street vendors. Relocation and stabilization are the two programs run by the Surakarta government to give a better chance for the street vendors to survive the competition with the formal sectors. Hundreds even thousands of street vendors in Solo has been regulated to empower the city’s local economy. The factors that influence the success of the street vendor regulation isn’t only perceived from the city’s aesthetics, which always became the main reason, but also perceived from the quality growth in activity performance after the program has been done to ensure sustainability. The success of the street vendor regulation must be seen from the street vendor’s perspective. Unique character and street vendor behavior that vary richly must be known to ensure the street vendors can accept the planned program. In order to point out the location character role in the city’s spatial arrangement strategy, the focal point of this research is exploring the factors that influence street vendor regulation adjusting with the needs and demands of street vendors
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,041 |
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 ».